使用matplotlib时，Anaconda 5.1.0或更新版本的Jupyter-Notebook中的内存泄漏

是指在绘制大量图表或动画时，Jupyter-Notebook会消耗大量的内存资源，并且在使用完毕后无法正确释放，导致内存泄漏问题。

内存泄漏可能是由于matplotlib库在Jupyter-Notebook中的工作方式导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 升级Jupyter-Notebook和matplotlib：确保使用的是Anaconda 5.1.0或更新版本的Jupyter-Notebook，并将matplotlib库升级到最新版本。使用以下命令可以升级matplotlib：pip install --upgrade matplotlib。
2. 显示关闭图表：在绘制完图表后，使用plt.close()命令关闭图表，以便释放内存资源。如果需要绘制多个图表，可以在绘制下一个图表前关闭前一个图表，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一个图表
plt.plot([1, 2, 3])
plt.show()
plt.close()

# 绘制第二个图表
plt.plot([4, 5, 6])
plt.show()
plt.close()

1. 使用魔术命令：%matplotlib inline或%matplotlib notebook：在Jupyter-Notebook中使用魔术命令%matplotlib inline或%matplotlib notebook可以将图表直接嵌入到Notebook中，而不是弹出独立的窗口。这可以减少内存占用并防止内存泄漏。例如：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3])
plt.show()

1. 限制绘制的图表数量：如果需要同时绘制大量图表，可以考虑限制每个Notebook中的图表数量。通过控制绘制的图表数量，可以减少内存占用和内存泄漏的风险。
2. 使用其他绘图库：如果以上方法无法解决内存泄漏问题，可以尝试使用其他的绘图库，例如Seaborn、Plotly等。这些库可能有不同的实现方式，可以避免matplotlib中的内存泄漏问题。

希望以上方法可以帮助您解决在使用matplotlib时遇到的内存泄漏问题。如果您需要更详细的帮助或腾讯云相关产品的推荐，请提供更多具体的需求和场景，以便给出更精准的答案和推荐。