Python内存问题matplotlib.animation

Question

我正在创建一个复杂系统中的扩散模拟，以任意图像为基底，允许任意创建扩散前沿，同时允许表面反应以及在起始基底上沉积新材料。到目前为止，我非常自豪的结果，你可以看看我用它制作的电影，这些电影是关于CVD和SFD在粒子上沉积的。在

CVD Movie

SFD Movie

不幸的是，我不能生成超过50帧，因为内存不足。我试着在整个模拟过程中尽可能多地清除一些东西，但我想我一定遗漏了一些东西。总结一下：

我从创建一个空列表开始

ims = []

然后，每次我的“模拟”运行时，如果frame number % frame "rate" == 0，它会生成一个帧，它是：

• 使用plt.ion()到plt.draw()和
• 使用ims.append()将渲染图添加到动画帧数组中。在

在每一帧渲染之前，我运行plt.clf()以防止绘图的重叠绘图数量增加。在

如果没有ims.append()步骤，代码将消耗140到170MB的RAM。通过这一步，50帧将消耗近1.4GB的RAM。显然，这是非常有限的。50帧不错，但我真的想至少350帧。对于这种路由，这可能是不可能的，但这意味着内存的使用完全由ims数组执行，大约为每帧24MB。在

解决方法是创建帧并将其渲染到循环中的.svg或.png文件并将其保存到磁盘。我发现这个渲染过程是非常占用CPU的，所以这样做通常会使代码相当慢。另外，创建350个PNG文件，然后手动将它们转换成视频是相当麻烦的，所以我很乐意以某种方式将其全部包含在程序本身中。在

有没有人知道如何减少这个示例代码的内存使用，而不必依赖于渲染和将每个帧写入磁盘？在

在这个玩具代码中，我只是使用了一个随机数生成器来填充注释中描述的两个数据集，以加快速度。在

代码：

^{pr2}$

Answer 1

最后，我决定唯一合理的方法是将需要的每个帧渲染为.png，然后用avconv从图像生成一个电影。在

感谢您的所有建议，但由于未压缩图像的RAM使用，这似乎只是一个限制。在