如何加速 Matplotlib 绘图以提高性能？

为什么 Matplotlib 这么慢？

在评估 Python 绘图库时，考虑性能很重要。 Matplotlib 是一个广泛使用的库，它看起来可能很缓慢，引发了关于加快速度或探索替代选项的问题。让我们深入研究这个问题并探索可能的解决方案。

提供的示例展示了具有多个子图和数据更新的图。使用 Matplotlib，此过程涉及重绘所有内容，包括轴边界和刻度标签，从而导致性能下降。

了解瓶颈

导致缓慢的两个关键因素：

1. 过度重绘： Matplotlib 的Fig.canvas.draw() 函数会重绘整个图形，即使只有一小部分需要更新。
2. 丰富的刻度标签：大量的刻度标签和子图会给绘图过程带来很大的负担。

使用 Blitting 进行优化

解决这些瓶颈，考虑使用位块传送。 Blitting 涉及仅更新图形的特定部分，从而减少渲染时间。然而，为了高效实现，需要特定于后端的代码，这可能需要在 GUI 工具包中嵌入 Matplotlib 绘图。

GUI 中性位图传输

GUI 中性位图传输该技术可以在不依赖后端的情况下提供合理的性能：

1. 捕获背景：在动画之前，捕获每个子图的背景以便稍后恢复。
2. 更新和绘制：对于每一帧，更新线条的数据和艺术家，恢复背景并位图更新部分。
3. 避免重绘：使用Fig.canvas.blit( ax.bbox) 而不是 Fig.canvas.draw() 来仅更新必要的区域。

示例实现：

<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>

动画模块

最近的 Matplotlib 版本包含一个动画模块，它简化了 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>

以上是如何加速 Matplotlib 绘图以提高性能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！