fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data)

时间: 2024-01-14 14:02:41 浏览: 148

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。

这段代码是用Python中的Matplotlib库来绘制一个包含两个子图的图表。第一个子图是一个折线图，用于展示我国高铁的总里程数随时间的变化情况。代码中通过调用`plt.figure`方法创建一个画布，并设置其大小和分辨率。然后通过`fig1.add_subplot`方法在画布上添加第一个子图，并设置其标题、横纵坐标轴的标签、刻度等属性。最后通过`plt.plot`方法绘制折线图，其中`data`是包含我国高铁总里程数随时间变化的数据。

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fig1=plt.figure(figsize=(9,7),dpi=90) plt.title('我国高铁运行里程表') #确定画布大小 #绘制第一幅子图 ax1=fig1.add_subplot(1,2,1) plt.title('总里程数（万公里）') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('里程数') plt.xticks([2018,2019,2020,2021,2022]) plt.plot(data)

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from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay,RocCurveDisplay fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)

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