Matplotlib のプロット速度を最適化してパフォーマンスを向上させる方法は?

Matplotlib による遅いプロット

さまざまな Python プロット ライブラリを評価すると、Matplotlib のパフォーマンス制限に遭遇する可能性があります。その理由を調べて、速度を向上させる解決策を探ってみましょう。

遅さの原因

1. キャンバスの完全な再描画: デフォルトでは、fig を呼び出します。 .canvas.draw() は、変更内容に関係なく、軸、ラベル、その他の要素を含むキャンバス全体を再描画します。これは時間のかかるプロセスです。
2. 豊富なサブプロットと目盛りラベル: 複数のサブプロットと多数の目盛りラベルにより、レンダリングにかなりの時間がかかります。これらの要素を繰り返し描画すると、アニメーションが遅くなる可能性があります。

速度向上のためのブリッティング

これらのパフォーマンスの問題を軽減するには、ブリッティングの実装を検討してください。ブリッティングでは、変更された領域のみを再描画し、残りの領域は変更しません。これにより、視覚的な品質を損なうことなくパフォーマンスが大幅に向上します。

GUI 固有のブリッティング

GUI ツールキットを使用している場合は、GUI 固有のブリッティング方法を利用して最適な速度を達成できます。推奨されるアプローチは、使用されている特定の GUI によって異なります。

GUI 中立ブリッティング

特定の GUI を使用しないシナリオの場合は、Matplotlib のrestore_region を使用して GUI 中立ブリッティングを実装できます。 () メソッドと blit() メソッド。このアプローチでは、以前のキャンバスの背景を復元し、関連するデータのみを更新し、変更をブリットしてレンダリング速度を向上させます。

Matplotlib アニメーション モジュール

Matplotlib の最新バージョンでは、 matplotlib.animation モジュールを使用してプロットをアニメーション化するさらに便利な方法。このモジュールはブリッティング プロセスを簡素化し、スムーズで効率的なアニメーションを作成できるようにします。

ブリッティング技術を活用し、アニメーション モジュールを採用することで、Matplotlib プロットのパフォーマンスを大幅に向上させ、よりユーザー フレンドリーなインタラクティブ エクスペリエンスを実現できます。 。ただし、Matplotlib は出版品質の数値に重点を置いているため、リアルタイム表示が必要な状況には最適な選択肢ではない可能性があることを考慮することが重要です。

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