開いている数字が多すぎるという警告

で多くの図を作成するスクリプトでfix, ax = plt.subplots(...)、RuntimeWarning：20を超える図が開かれたという警告が表示されます。pyplotインターフェース（matplotlib.pyplot.figure）を介して作成された数値は、明示的に閉じられるまで保持され、メモリを大量に消費する可能性があります。

ただし、この警告が表示される理由はわかりません。Figureをで保存した後fig.savefig(...)、で削除したためfig.clear(); del figです。コードのどの時点でも、一度に複数のFigureを開いています。それでも、オープンフィギュアが多すぎるという警告が表示されます。それはどういう意味ですか/警告を受け取らないようにするにはどうすればよいですか？

新しい Figure を作成する代わりに、Figureオブジェクトで.clfまたは.claを使用します。@DavidZwickerから

あなたがpyplotとしてインポートしたと仮定

import matplotlib.pyplot as plt

plt.cla()軸、つまり現在のFigureで現在アクティブな軸をクリアします。他の軸はそのままです。

plt.clf()現在のFigure全体とそのすべての軸をクリアしますが、ウィンドウを開いたままにして、他のプロットで再利用できるようにします。

plt.close()特に指定がない場合、現在のウィンドウであるウィンドウを閉じます。plt.close('all')開いている図をすべて閉じます。

del fig機能しない理由は、pyplotステートマシンが周りの図への参照を保持しているためです（「現在の図」が何であるかを知るために必要なため）。削除しても、この手段あなたの数字にrefは、それゆえ、それはゴミが収集されることはありません、少なくとも一つのライブ参照があります。

私はこの答えのためにここで集合的な知恵を調査しているので、@ JoeKingtonはplt.close(fig)pylabステートマシン（plt._pylab_helpers.Gcf）から特定のFigureインスタンスを削除し、ガベージコレクションを許可するコメントを述べています。

Hookedの回答をさらに詳しく説明します。その答えを最初に読んだときclf() 、新しい図を作成するのではなく、電話をかける指示を逃しました。clf()その後、別のフィギュアを作成しても、それだけでは役に立ちません。

警告の原因となる簡単な例を次に示します。

from matplotlib import pyplot as plt, patches
import os


def main():
    path = 'figures'
    for i in range(21):
        _fig, ax = plt.subplots()
        x = range(3*i)
        y = [n*n for n in x]
        ax.add_patch(patches.Rectangle(xy=(i, 1), width=i, height=10))
        plt.step(x, y, linewidth=2, where='mid')
        figname = 'fig_{}.png'.format(i)
        dest = os.path.join(path, figname)
        plt.savefig(dest)  # write image to file
        plt.clf()
    print('Done.')

main()

警告を回避するには、呼び出しをsubplots()ループの外側にプルする必要があります。長方形を見て保つために、私は切り替える必要がありますclf()しcla()。これにより、軸自体は削除されずに軸がクリアされます。

from matplotlib import pyplot as plt, patches
import os


def main():
    path = 'figures'
    _fig, ax = plt.subplots()
    for i in range(21):
        x = range(3*i)
        y = [n*n for n in x]
        ax.add_patch(patches.Rectangle(xy=(i, 1), width=i, height=10))
        plt.step(x, y, linewidth=2, where='mid')
        figname = 'fig_{}.png'.format(i)
        dest = os.path.join(path, figname)
        plt.savefig(dest)  # write image to file
        plt.cla()
    print('Done.')

main()

プロットをバッチで生成する場合は、cla()との両方を使用する必要がある場合がありclose()ます。バッチは文句なしに20を超えるプロットを持つことができましたが、20バッチ後に文句を言う問題に遭遇しました。cla()各プロットのclose()後、および各バッチの後に使用することで、それを修正しました。

from matplotlib import pyplot as plt, patches
import os


def main():
    for i in range(21):
        print('Batch {}'.format(i))
        make_plots('figures')
    print('Done.')


def make_plots(path):
    fig, ax = plt.subplots()
    for i in range(21):
        x = range(3 * i)
        y = [n * n for n in x]
        ax.add_patch(patches.Rectangle(xy=(i, 1), width=i, height=10))
        plt.step(x, y, linewidth=2, where='mid')
        figname = 'fig_{}.png'.format(i)
        dest = os.path.join(path, figname)
        plt.savefig(dest)  # write image to file
        plt.cla()
    plt.close(fig)


main()

パフォーマンスを測定して、バッチ内で図を再利用する価値があるかどうかを確認しました。この小さなサンプルプログラムはclose()、すべてのプロットの後に呼び出したときに41秒から49秒（20％遅く）に遅くなりました。

意図的に多くのプロットをメモリに保持するつもりでも、警告されたくない場合は、図を生成する前にオプションを更新できます。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'figure.max_open_warning': 0})

これにより、メモリの管理方法を変更せずに警告が発せられなくなります。

次のスニペットは私のために問題を解決しました：

class FigureWrapper(object):
    '''Frees underlying figure when it goes out of scope. 
    '''

    def __init__(self, figure):
        self._figure = figure

    def __del__(self):
        plt.close(self._figure)
        print("Figure removed")


# .....
    f, ax = plt.subplots(1, figsize=(20, 20))
    _wrapped_figure = FigureWrapper(f)

    ax.plot(...
    plt.savefig(...
# .....

ときに_wrapped_figureスコープ外になるランタイムは、私たちの呼び出しを__del__()持つメソッドをplt.close()内部。_wrapped_figureコンストラクタの後に例外が発生しても発生します。

これは、警告を一時的に抑制したい場合にも役立ちます。

    import matplotlib.pyplot as plt
       
    with plt.rc_context(rc={'figure.max_open_warning': 0}):
        lots_of_plots()