matplotlib.pyplot のメモリリークの対処法

以下の様に描画用のプロセスを別途作成・終了させればメモリリークを防げます。

from multiprocessing import Pool
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# プロット用のメソッド
# plt.clf() や plt.close() をしなくてもプロセス終了時に自動でメモリが解放される。
def plot(args):
    x, y = args
    plt.plot(x, y)

# プロットする値
x = np.arange(1e7)
y = np.arange(1e7)

# プロット用のプロセスを作成し、その中で描画処理を行う
p = Pool(1)
p.map(plot, [[x,y]])
p.close()

実際にメモリが解放されているかは以下のコードで確認できます。

from multiprocessing import Pool
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# プロット用のメソッド
# plt.clf()・plt.close() をしなくてもプロセス終了時に自動でメモリが解放される。
def plot(args):

    x, y = args
    plt.plot(x, y)

    # 検証用に以下をしても良い
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('aa.jpeg')

# 10回プロットしてメモリ使用量が変わらないかを調べる
for i in range(10):

    # プロットする値
    x = np.arange(1e7)
    y = np.arange(1e7)

    # プロット用のプロセスを作成し、その中で描画処理を行う
    p = Pool(1)
    p.map(plot, [[x,y]])
    p.close()

    # メモリ使用量を表示
    import psutil
    mem = psutil.virtual_memory().free / 1e9
    print(i, f'memory used: {mem} [GB]')

ちなみに、例えば以下の様な場合にメモリリークが起こります。（参考：plt.close() だけではメモリが解放されない場合がある - Qiita）

• plt.close()しかしていない場合
• plt.clf() → plt.close() をしているが、plt.tight_layout()やplt.savefig()をしている場合