plt.figure(figsize = (8,4))

时间: 2023-05-15 16:07:17 浏览: 124

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。

这是一个用于设置 Matplotlib 图形大小的代码。plt 是 Matplotlib 库的别名，figure() 函数用于创建一个新的图形对象，figsize 参数用于设置图形的宽度和高度，单位是英寸。在这个例子中，图形的宽度为 8 英寸，高度为 4 英寸。

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plt.figure(figsize = (8,4))

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plt.figure(figsize=

plt.figure(figsize=(8, 8))

plt.figure(figsize=(8,4),dpi=100)

fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=fig.add_subplot(1,1,1) plt.xlim(-4, 4) plt.ylim(-4, 4)什么意思

解释plt.figure(figsize=(8, 8))

%matplotlib inline plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(train_loss) plt.show()

plt.figure(figsize=(4,4))是什么

plt.figure(figsize = (8 ,5))

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

解释代码plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600)

解释代码 plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05)

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=120)

fig1 = plt.figure(figsize=(8,5))什么意思

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()

t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

plt.figure(figsize=(4, 3)) plt.hist(train_set_y.T,edgecolor='red') plt.xlabel("Class") plt.ylabel("Count") plt.tight_layout() plt.show()

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