如何提高 Matplotlib 中的繪圖效能：理解和克服挑戰

了解使用 Matplotlib 繪圖的效能挑戰

使用不同的 Python 繪圖函式庫時，很自然地期望一定程度的效率和速度。不幸的是，當涉及Matplotlib時，某些操作可能會顯得緩慢。例如，更新多個子圖中的資料可能會產生令人失望的效能，如 SciPy 範例的修改版本所示。

這個緩慢源自於兩個主要因素：

1. 完整畫布重繪：Matplotlib 的預設行為是每次更新資料時重繪整個畫布，即使只有一小部分發生了變化。這種全面的重繪可能會成為效能瓶頸，尤其是在有多個子圖的情況下。
2. 大量的子圖開銷：Matplotlib 中的子圖引入了額外的元素，例如刻度標籤和軸邊界，這些元素需要大量的

最佳化效能

幸運的是，有許多策略可以解決這些效能問題：

1. Blitting： Blitting 是一種技術，允許僅對畫布的更新區域進行有針對性的重繪，從而繞過對未更改元素的不必要的重繪。雖然需要特定於後端的實現，但點陣圖傳送可以顯著提高動畫效能。
2. 手動背景操作：點陣圖傳送的替代方法是在重新繪製修改的元素之前手動恢復未更改子圖的背景。這種方法模擬了 blitting 的目標重繪機制。
3. 動畫模組：Matplotlib 的最新版本包括一個在內部利用 blitting 的動畫模組。它提供了一種方便且標準化的方式來創建動畫，從而提高了程式碼可讀性和效能。

透過實作這些最佳化技術，可以在 Matplotlib 的繪圖操作中實現顯著的效能增強。然而，值得注意的是，對於即時視覺化和動畫需求，與其他特定領域的函式庫相比，Matplotlib 可能不是最合適的選擇。

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