plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.set(style='darkgrid') sns.countplot(x='Age of Subject', data=df, palette='Set3') plt.yscale('log') plt.xlabel('Age of Subject', weight='bold') plt.ylabel('Number of Subjects', weight='bold') plt.show()

时间: 2023-08-12 12:04:36 浏览: 143

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。

这段代码使用了Matplotlib和Seaborn库来绘制一个柱状图。首先使用plt.figure()来指定图像的大小为12x8英寸，接着使用sns.set()来设置图表的样式为'darkgrid'。然后使用sns.countplot()来绘制柱状图，其中x参数指定了要绘制的数据列为'Age of Subject'，data参数是数据集，palette参数用于指定颜色方案。接着使用plt.yscale()将y轴的刻度设置为对数刻度，以便更好地显示数据。然后使用plt.xlabel()和plt.ylabel()来设置x轴和y轴的标签，并使用weight参数指定标签的字体加粗。最后使用plt.show()来显示图表。

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plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.set(style='darkgrid') sns.countplot(x='Age of Subject', data=df, palette='Set3') plt.yscale('log') plt.xlabel('Age of Subject', weight='bold') plt.ylabel('Number of Subjects', weight='bold') plt.show()

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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

f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5)) sns.despine(f) sns.distplot(df['Age'], bins=30)将边框颜色改为黑色

sns.set(style="darkgrid", font_scale=1.2) plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

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