plt.figure(figsize=(12,4)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) plt.show()

时间: 2023-11-26 13:27:42 浏览: 94

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

在Python编程中，`matplotlib`库是用于数据可视化的一个强大工具，其中`plt.imshow()`函数常用来显示图像，而`plt.show()`则用于呈现所有的图形。然而，在处理大量图像并连续使用这两个函数时，可能会遇到内存泄漏的问题。内存泄漏是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次小的内存泄漏可能不明显，但随着程序运行时间的增长，如果持续发生，内存占用会逐渐增加，可能导致系统性能下降甚至崩溃。在描述的场景中，如果在循环中使用`plt.imshow()`和`plt.show()`显示批量图片，每次迭代都会创建新的图像窗口，并且旧的窗口不会被正确关闭，从而导致内存占用持续增加。为了解决这个问题，可以采取以下策略： 1. **关闭图形**：在每次显示图像后，使用`plt.close()`函数关闭当前的图形窗口，以释放相关资源。这有助于避免内存泄漏。 ```python for image in images: plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image) plt.show() plt.close() ``` 2. **使用`clf()`或`clear()`**：在显示下一张图片前，可以调用`plt.clf()`（clear figure）或`plt.gca().cla()`（clear current axis）来清除当前轴上的所有内容，这样也能防止内存累积。 ```python for image in images: plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image) plt.show() plt.clf() ``` 或者 ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=IMAGE_SIZE) for image in images: ax.imshow(image) plt.show() ax.cla() ``` 3. **使用`ImageShow`管理器**：`matplotlib`提供了一个交互式图像显示管理器`ImageShow`，它能更好地处理窗口的生命周期，可能有助于解决内存泄漏问题。可以通过设置`matplotlib`的后端来使用这个管理器。 ```python import matplotlib matplotlib.use('agg') import matplotlib.pyplot as plt for image in images: plt.imshow(image) plt.show() ``` 此外，补充知识部分介绍了如何从base64编码的字符串中读取并显示图片。`base64_to_rgb()`函数实现了这个功能，首先解码base64字符串得到二进制数据，然后使用`skimage.io.imread()`和`imageio`插件读取图像数据。可以将解析出的图像传递给`plt.imshow()`进行显示。处理Python中`plt.imshow()`和`plt.show()`导致的内存泄漏问题，关键在于合理地关闭或清除图像，以及选择合适的图像显示管理方式。同时，对于从base64字符串解析图像，理解这个过程也有助于处理类似的数据格式。通过上述方法，可以有效地避免内存泄漏，提高代码的稳定性和效率。

这是一个使用matplotlib库画图的Python代码，用于绘制df['S4248SM144NCEN']数据的折线图。其中，plt.figure(figsize=(12,4))设置了画布的大小为12*4，plt.grid(True)添加了网格线，plt.plot(df['S4248SM144NCEN'])绘制了折线图，plt.show()显示了图形。

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plt.figure(figsize=(12,4)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) plt.show()

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plt.figure(figsize=(8, 6)) df_result.plot(kind="bar") plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.subplot(221)

优化这段代码 plt.figure(figsize=(12,10)) corr = df.corr() sns.heatmap(data=corr,annot=True, square=True,fmt='.2f') plt.show()

df['Sex'].value_counts().plot.bar() plt.figure(figsize=(10,8)) plt.show()

# 将所有降噪后的信号片段拼接起来的信号展示出来 plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(t,denoised_signal) plt.title("降噪信号") plt.xlabel("采样时间 (s)") plt.ylabel("幅度") plt.grid(True) plt.show()这是下一步的代码

plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Test Loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epochs') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

series = data.set_index(['Date'], drop=True) plt.figure(figsize=(10, 6)) series['地下水位埋深'].plot() plt.show()

plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画

x = time.time() y = obj plt.figure(figsize = (20,8),dpi = 100) plt.plot(x,y)，python代码画出这个图像，其中x，y都是变量应该怎么表示

解析fig = plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=80) plt.scatter(feature, label, c='r', marker='o', label='salary') x = feature y = model.coef_ * x + model.intercept_ plt.plot(x, y, c='b') plt.show()这段代码

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt corr\_matrix = df.corr() plt.figure(figsize=(20, 20)) sns.heatmap(corr\_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')没有给输出结果

plt.figure(figsize=(90,20),facecolor='b',dpi=500) 这个代码放在哪里合适

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