python plt 内存_解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

在使用 `plt.imshow()` 和 `plt.show()` 显示图片时，可能会出现内存泄漏问题。这是因为 `imshow()` 和 `show()` 方法并不会释放已经使用的内存，导致内存占用逐渐增加。

解决方法如下：

1. 在每次显示图片后，使用 `plt.clf()` 清空当前的 figure，释放已经使用的内存。

2. 在程序最后，使用 `plt.close('all')` 关闭所有的 figure，释放所有的内存。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000, 1000)

# 显示图片
plt.imshow(data)
plt.show()

# 清空 figure
plt.clf()

# 关闭所有 figure
plt.close('all')

通过以上方法，可以避免内存泄漏问题。

相关问题

from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_array1 = np.array(Image.open("python.jpg").convert('L')) image_array2 = 255 - image_array1 plt.subplot(121) plt.gray() plt.imshow(image_array1) plt.subplot(122) plt.gray() plt.imshow(image_array2) plt.show()

你是想问这段代码的作用吗？这段代码可以将图片加载成 numpy 数组后，使用 matplotlib 库展示出来并对图像做反相处理。其中，PIL 库是 Python 中的一个图片处理库，可以用来打开、调整图片大小、模式、格式等信息，而 matplotlib 是 Python 中的一个可视化库，可以用来绘制图表、散点图、折线图等，numpy 则是 Python 中一个科学计算库，可以用来进行矩阵、多维数组等的计算。

python plt.imshow函数

### 回答1：
plt.imshow函数是Python中Matplotlib库中的一个函数，用于绘制图像。它可以将一个二维数组或三维数组表示的图像显示出来，也可以将图像保存为文件。该函数可以设置图像的颜色映射、坐标轴、标题等属性，使得图像更加美观和易于理解。

### 回答2：
Python plt.imshow函数是可视化库matplotlib中的一个重要组件，用于以图像形式显示二维数组数据。该函数通常用于图片处理和数据分析，在机器学习、数据科学等领域大有用途。

函数输入参数包括：

1. 图片数据：必须是二维或三维的数组格式，常见的是RGB图片

2. 画布配置：包括画布大小、图像颜色和透明度等参数

3. 颜色映射模式：用于映射图像数据的颜色，包括灰度图和彩色图等

在使用plt.imshow函数时，可以通过设置参数来对图片进行个性化定制。例如，通过设置cmap参数选择颜色映射模式，使用不同的颜色去显示数据；通过设置alpha参数来调整图片透明度；使用plt.colorbar函数来增加颜色条等。此外，plt.imshow函数还提供了丰富的功能，如裁剪、旋转和缩放图片等，这些功能可以帮助用户更好地处理和展示数据。

总之，Python plt.imshow函数是一个功能强大的图像显示函数，被广泛应用于数据可视化、图像处理和机器学习等领域，是Python数据分析和科学计算的重要工具之一。

### 回答3：
python中的plt.imshow()函数是matplotlib库中用于绘制图像的函数。该函数能够将二维数组中的数据以对应的颜色进行可视化展示。在使用该函数时，需要向其传递一个MxN大小的数组，它将在一个坐标系中渲染该数组。

参数：
- X: array-like或pillow image, 表示待绘制的图像或数组
- cmap: colormap(颜色映射)的名称，若无，则默认使用cm.gist_stern，可选值有：'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis'等等。关于cmap的可选值，文档https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html中有详细解释

代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2D图像（20*20），并生成一些随机数据
image = np.random.rand(20, 20)

# 渲染图像
plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gist_stern, interpolation='nearest')

# 显示图像
plt.show()

在上述实例中，我们使用numpy库创建20*20的随机数组，用plt.imshow()函数和plt.show()函数来生成一个受到“gist_stern”颜色映射的渲染图像。还有，plt.imshow()的interpolation参数控制着如何对非原始网格点插值。该参数对于渲染等高线图非常有用。"nearest"会直接将点绘制成离散的像素（不过别指望图像质量），"bicubic"和"lanczos"更高级别的插值算。