python plt 内存_解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题
时间: 2023-08-07 11:19:45 浏览: 66
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
怎么解决plt.imshow()内存问题
plt.imshow()的内存问题主要是由于显示的图片过大导致的。因此,我们可以通过以下几种方式来解决这个问题:
1. 缩小图片尺寸:将图片的尺寸缩小可以减少内存占用。可以通过PIL库中的resize()函数来将图片的尺寸缩小。
2. 降低图片的色彩深度:通过将图片的色彩深度降低可以减少内存的使用。可以通过PIL库中的convert()函数来将图片的色彩深度降低。
3. 将图片转换为灰度图像:将彩色图片转换为灰度图像可以减少内存的使用。可以通过PIL库中的convert('L')函数来将图片转换为灰度图像。
4. 一次性读取文件,不要多次读取:如果要多次使用同一张图片,最好在内存中存储一份副本,避免多次读取同一张图片。可以使用PIL库中的load()函数将图片读入内存。
5. 使用subplots()函数显示多张图片:如果需要显示多张图片,可以使用subplots()函数将图片显示在不同的子图中,避免一次性显示多张图片占用过多内存。
python plt.imshow画图
`plt.imshow()` 是 Matplotlib 库中用于显示图像的函数。它可以用来显示单通道或多通道的图像。
以下是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的图像
img = np.random.rand(2, 3)
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()
```
这将会显示一个随机生成的 2x3 的图像。如果要显示的图像是多通道的,例如 RGB 图像,那么可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个 100x100 的 RGB 图像
img = np.random.rand(100, 100, 3)
# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()
```
这将会显示一个随机生成的 100x100 的 RGB 图像。如果想要调整图像的亮度和对比度,可以使用 `imshow()` 函数的 `vmin` 和 `vmax` 参数。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个 100x100 的灰度图像
img = np.random.rand(100, 100)
# 显示图像,调整亮度和对比度
plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0.2, vmax=0.8)
plt.show()
```
这将会显示一个随机生成的 100x100 的灰度图像,并将亮度和对比度调整到了 0.2 和 0.8 之间。