python - 为什么 python 中的这个循环运行速度越来越慢？

Question

在此代码中，有一个 13x13 图像的 4 维数组。我想使用 matplotlib.pyplot 保存每张 13x13 图像。这里出于调试目的，我将外循环限制为 1。

#fts is a numpy array of shape (4000,100,13,13)
no_images = 4000
for m in [1]:  
    for i in range(no_images):
        print i,
        fm = fts[i][m]
        if fm.min() != fm.max():
            fm -= fm.min()
            fm /= fm.max()  #scale to [0,1]
        else:
            print 'unscaled'
        plt.imshow(fmap)
        plt.savefig('m'+str(m)+'_i'+str(i)+'.png')

保存 4000 张图像花费了 20 多个小时。为什么这么慢？如果我将内部循环限制为前 100 张图像，则大约需要 1 分钟。所以整个事情应该在 40 分钟内完成，而不是超过 20 小时!我注意到它似乎运行得越来越慢。

Answer 1

您在这里遇到的是内存泄漏:您一直在创建 AxesImage 对象的实例(通过重复调用 plt.imshow)，直到它们无法适应内存;然后整个事情开始交换到磁盘，这非常慢。令人难以置信。为避免内存泄漏，您可以在不需要时销毁 AxesImage 实例:

...
image = plt.imshow(fmap)
plt.savefig('m'+str(m)+'_i'+str(i)+'.png')
del(image)

或者，您也可以只创建一个 AxesImage，然后只更改其中的数据:

...
image = None
for m in [1]:  
    for i in range(no_images):
        ...
        if image is None:
             image = plt.imshow(fmap)
        else:
             image.set_data(fmap)
        ...