IPythonで膨大な数の配列のメモリを解放する

Question

更新： - この問題は、マシンの再起動後に解決されます。このエラーがなぜ起きたのかまだ分かりません。

私は膨大な数の配列（〜980MB）を読み込んで返します。

Ipythonを初めて起動してこの関数を呼び出すと、問題なく配列に変数がロードされます。

同じコマンドをもう一度実行すると、「メモリエラー」が発生して終了します。

私はまだ同じエラーが発生しました、

del hugeArray 

を以下を試してみました。 は私も最初は、以下の

del hugeArray 
gc.collect() 
gc.collect() 

を試してみました、gc.collect()は145を返し、2番目の呼び出しは、48 を返された。しかし、私は関数を呼び出すときにも、この後で、それはまだメモリエラーを上げました。

もう一度ロードできる唯一の方法は、ipythonを再起動することでした。 ipythonですべてのメモリを解放するために何かできることがあるので、再起動する必要はありませんか？ ----------------更新

後

は、このうちの%whos

Variable Type  Data/Info 
------------------------------ 
gc   module <module 'gc' (built-in)> 
gr   module <module 'Generate4mRamp' <...>rom 'Generate4mRamp.pyc'> 
np   module <module 'numpy' from '/us<...>ages/numpy/__init__.pyc'> 
plt  module <module 'matplotlib.pyplo<...>s/matplotlib/pyplot.pyc'> 

の出力で、GRは、関数を含む私のモジュールであります私はデータキューブを読み込むために使用しました。

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次の簡単な関数は、エラーを再現することができ、エラーを再現する方法。

import numpy as np 
import gc 

def functionH(): 
    cube=np.zeros((200,1024,1024)) 
    return cube 

testcube=functionH() #Runs without any issue 

del testcube 
testcube=functionH() # Raises Memory Error 

del testcube 
gc.collect() 
gc.collect() 
testcube=functionH() # Still Raises Memory Error 

このエラーはIpythonでのみ発生します。 del testcubeを与えた後の単純なPython（>>>）では、メモリエラーはありません。

Answer 1

あなたは値を見ていますか？ IPythonは、例えば次のような出力変数をキャッシュします。 Out[8]ですので、調べるとメモリに保存されます。

%xdel testcubeを実行すると、変数を削除してIPythonのキャッシュから削除できます。あるいは、%reset outまたは%reset arrayは、すべての出力履歴を消去するか、numpy配列への参照のみを消去します。