


Bagaimana untuk Mempercepatkan Plotting Matplotlib untuk Meningkatkan Prestasi?
Mengapa Matplotlib Sangat Lambat?
Apabila menilai perpustakaan merancang Python, adalah penting untuk mempertimbangkan prestasi. Matplotlib, perpustakaan yang digunakan secara meluas, mungkin kelihatan lembap, menimbulkan persoalan tentang mempercepatkannya atau meneroka pilihan alternatif. Mari kita selami isu ini dan terokai penyelesaian yang mungkin.
Contoh yang disediakan mempamerkan plot dengan berbilang subplot dan kemas kini data. Dengan Matplotlib, proses ini melibatkan melukis semula segala-galanya, termasuk sempadan paksi dan label tanda, menghasilkan prestasi yang perlahan.
Memahami Bottlenecks
Dua faktor utama menyumbang kepada kelembapan:
- Melukis Semula Berlebihan: Fungsi fig.canvas.draw() Matplotlib melukis semula keseluruhan rajah, walaupun hanya sebahagian kecil yang perlu dikemas kini.
- Label Tick yang Banyak: Sebilangan besar label dan subplot tick boleh membebankan proses lukisan dengan ketara.
Mengoptimumkan dengan Blitting
Untuk menangani kesesakan ini , pertimbangkan untuk menggunakan blitting. Mencetuskan melibatkan mengemas kini bahagian tertentu sahaja pada rajah, mengurangkan masa pemaparan. Walau bagaimanapun, kod khusus bahagian belakang diperlukan untuk pelaksanaan yang cekap, yang mungkin memerlukan membenamkan plot Matplotlib dalam kit alat GUI.
GUI-Neutral Blitting
GUI-neutral blitting teknik boleh memberikan prestasi yang munasabah tanpa pergantungan bahagian belakang:
- Tangkap Latar Belakang: Sebelum animasi, tangkap latar belakang setiap subplot untuk dipulihkan kemudian.
- Kemas kini dan Lukis: Untuk setiap bingkai, kemas kini data dan artis garisan, memulihkan latar belakang dan meletuskan bahagian yang dikemas kini.
- Elakkan Lukis Semula: Gunakan fig.canvas.blit( ax.bbox) dan bukannya fig.canvas.draw() untuk mengemas kini kawasan yang diperlukan sahaja.
Contoh Pelaksanaan:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) fig, axes = plt.subplots(nrows=6) styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-', 'k-', 'c-'] def plot(ax, style): return ax.plot(x, y, style, animated=True)[0] lines = [plot(ax, style) for ax, style in zip(axes, styles)] # Capture Background backgrounds = [fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox) for ax in axes] for i in xrange(1, 2000): for j, (line, ax, background) in enumerate(zip(lines, axes, backgrounds), start=1): fig.canvas.restore_region(background) line.set_ydata(np.sin(j*x + i/10.0)) ax.draw_artist(line) fig.canvas.blit(ax.bbox)</code>
Modul Animasi
Versi Matplotlib terkini termasuk modul animasi, yang memudahkan blitting:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation def animate(i): for j, line in enumerate(lines, start=1): line.set_ydata(np.sin(j*x + i/10.0)) ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, xrange(1, 200), interval=0, blit=True)</code>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mempercepatkan Plotting Matplotlib untuk Meningkatkan Prestasi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
