Hey，我来帮你搞定这两个Jupyter Notebook的内存问题——都是实际用的时候经常碰到的糟心事：

这里有几个实用的方法，按需选就行：

• 手动清理变量+触发垃圾回收：先把不需要的变量用del命令删掉，比如del large_dataset, plot_object，然后调用Python的垃圾回收器主动回收内存：

  import gc
  gc.collect()
  

  这个方法精准，不会误删你还需要的变量。
• 使用Jupyter魔法命令批量重置：如果想一次性清空当前命名空间的所有变量，可以用%reset -f（-f参数跳过确认，避免弹窗）。不过要注意，这个操作会清掉所有变量，适合你确定不需要保留其他状态的时候用。
• 用函数封装代码：把大段逻辑拆成函数，函数执行完毕后，内部的局部变量会自动被Python回收，不用手动删除。比如把可视化代码放进函数里，调用完函数后，临时生成的大对象就会被自动清理。

首先得说：正常情况下重启内核会清空所有内存，但你不想重启应该是怕丢失其他单元格的运行状态对吧？那试试这些精准释放的方法：

• 彻底关闭可视化对象：很多可视化库（比如Matplotlib、Seaborn）的图形对象会在后台保留底层资源，哪怕你删除了变量也没用。以Matplotlib为例，必须先关闭图形再删除变量：

  import matplotlib.pyplot as plt
  import gc
  
  # 假设你的可视化生成了fig对象
  fig, ax = plt.subplots()
  ax.plot(your_large_data)  # 你的可视化逻辑
  
  # 释放内存的正确步骤
  plt.close(fig)  # *关键：关闭图形，释放底层的内存资源*
  del fig, ax
  gc.collect()
  

  如果用的是Plotly这类交互式库，也要调用对应的关闭或销毁方法，比如fig.forget()（不同版本可能有差异，查对应库的文档就好）。
• 清理Jupyter的输出缓存：Jupyter会把每个单元格的输出存在Out字典里，哪怕你删除了变量，输出里的图形对象还会占用内存。可以通过删除对应单元格的输出来释放：

  del Out[10]  # 把10换成你的可视化代码所在的单元格编号
  gc.collect()
  

• 用内存分析工具定位大对象：如果不知道到底是哪个对象占了内存，可以用Jupyter的内存分析工具：
  1. 先加载memory_profiler扩展：%load_ext memory_profiler
  2. 用%memit运行你的可视化代码，查看内存占用：%memit your_plot_function()
  3. 或者用%mprun查看函数内的内存使用细节：%mprun -f your_plot_function your_plot_function()
     这样能精准找到内存大户，针对性清理。
• 避免累积可视化对象：如果是循环生成多个图形，一定要在每次循环后关闭图形、删除变量，别把所有图形对象存在列表里，不然内存会越积越多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shubham Rawat