内核重启运行中的IPython + PyMC

Question

我得到的IPython的笔记本电脑出现错误，说当我运行下面的代码The kernel appears to have died. It will restart automatically.：

from sklearn.datasets import load_boston 
import numpy as np 
import pymc as pm 
import pandas as pd 

boston = load_boston() 
features = ['INDUS', 'NOX', 'RM', 'TAX', 'PTRATIO', 'LSTAT'] 
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) 
X = np.array(df.ix[:, features]) 
y = boston.target 

gamma = pm.Binomial('gamma', 1, 0.5, size=len(features)) 
var = pm.Lambda('var', lambda gamma=gamma: (1-gamma)*0.001 + gamma*10) 
prec = pm.Lambda('prec', lambda var=var: 1.0/var) 
b = pm.Normal('b', 0, prec) 
int_ = pm.Normal('int_', 0, 0.01) 
taue = pm.Gamma('taue', 0.1, 0.1) 
mu = int_ + X[:,0]*b[0] + X[:,1]*b[1] + X[:,2]*b[2] + X[:,3]*b[3] + X[:,4]*b[4] + X[:,5]*b[5] 
observed = pm.Normal('obs', mu, taue, observed=True, value=y) 
M = pm.MCMC([observed, mu, int_, b, prec, var, gamma]) 
M.sample(10000, 500, 5) 

pm.Matplot.plot(M) 

如果它是相关的，我试图重现的一个实例从此page（WinBUGS代码，第14页）的贝叶斯变量选择。有时内核运行时出现故障M.sample()但大多数时候运行时出现错误pm.Matplot.plot(M)

我也试过用ipython qtconsole但结果是一样的。在ipython中，它会导致分段错误。我在ipython 2.3.0，matplotlib 1.4.0，pandas 0.14.1，scikit-learn 0.15.2，pymc 2.3.4和python 2.7.8中使用conda环境。我用ipython 3.0.0创建了一个新的环境，但是这个问题依然存在。

任何人都可以重现此问题吗？

UPDATE：

我试过了这个例子中的EC2实例使用新的蟒蛇环境，这是我能找到的，让错误的唯一例子。的代码我需要添加的唯一片是以下内容：

import matplotlib as mpl 
mpl.use('Agg') 
import matplotlib.pyplot as plt 

因此，我基本上在IPython的运行此：

import matplotlib as mpl 
mpl.use('Agg') 
import matplotlib.pyplot as plt 
%run model 

其中model恰好含有我贴最初相同的代码的文件。错误有所改变。例如：

IndexError        Traceback (most recent call last) 
/home/ubuntu/model.py in <module>() 
    16 int_ = pm.Normal('int_', 0, 0.01) 
    17 taue = pm.Gamma('taue', 0.1, 0.1) 
---> 18 mu = int_ + X[:,0]*b[0] + X[:,1]*b[1] + X[:,2]*b[2] + X[:,3]*b[3] + X[:,4]*b[4] + X[:,5]*b[5] 
    19 observed = pm.Normal('obs', mu, taue, observed=True, value=y) 
    20 M = pm.MCMC([observed, mu, int_, b, prec, var, gamma]) 

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size -4611686018427387904 

*** Error in `/home/ubuntu/anaconda/envs/env3/bin/python': double free or corruption (out): 0x00000000028a0b00 *** 
Aborted (core dumped) 

另一种：

In [5]: %run model 
[-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 complete in 17.7 sec/home/ubuntu/anaconda/envs/env3/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2499: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`. 
    VisibleDeprecationWarning) 
Plotting int_ 
Plotting prec_0 
Plotting prec_1 
Plotting prec_2 
Plotting prec_3 
Plotting prec_4 
Plotting prec_5 
Plotting var_0 
Plotting var_1 
Plotting var_2 
Plotting var_3 
Plotting var_4 
Plotting var_5 
Plotting gamma_0 
Plotting gamma_1 
Plotting gamma_2 
Plotting gamma_3 
Plotting gamma_4 
Plotting gamma_5 
Plotting b_0 
Plotting b_1 
Plotting b_2 
Plotting b_3 
Plotting b_4 
Plotting b_5 
*** Error in `/home/ubuntu/anaconda/envs/env3/bin/python': double free or corruption (out): 0x00000000023dc940 *** 
Aborted (core dumped) 

再次，类似于上面的错误：

In [6]: %run model 
[-----------------100%-----------------] 10000 of 10000 complete in 18.4 secPlotting var_0 
*** Error in `/home/ubuntu/anaconda/envs/env3/bin/python': double free or corruption (out): 0x00000000035f0f10 *** 
Aborted (core dumped) 

这一个先发生：

In [13]: gamma = pm.Binomial('gamma', 1, 0.5, size=len(features)) 
Segmentation fault (core dumped) 

最后：

In [22]: M.sample(10000, 500, 5) 
Segmentation fault (core dumped) 

有时，代码正确运行并产生多个图。为了比较，我也跑了this example和this one没有问题。

This是我在conda环境中安装的软件包列表。

Answer 1

这里用Python 2.7.6和IPython 3.0.0-dev运行得很好。你可以尝试升级/改变你的Matplotlib吗？