如何优化 Matplotlib 绘图速度以提高性能？

使用 Matplotlib 进行缓慢绘图

评估各种 Python 绘图库，您可能会遇到 Matplotlib 的性能限制。让我们检查一下原因并探索提高其速度的解决方案。

缓慢的原因

1. 完成画布重绘：默认情况下，调用Fig .canvas.draw() 重新绘制整个画布，包括轴、标签和其他元素，无论发生了什么变化。这是一个耗时的过程。
2. 丰富的子图和刻度标签：多个子图和大量的刻度标签会导致大量的渲染时间。重复绘制这些元素会减慢动画速度。

位图传输以增强速度

要缓解这些性能问题，请考虑实施位图传输。位块传输仅涉及重绘已更改的区域，而其余部分保持不变。这可以在不影响视觉质量的情况下显着提高性能。

GUI 特定的位图传送

如果使用 GUI 工具包，您可以利用 GUI 特定的位图传送方法来实现最佳速度。首选方法取决于所使用的特定 GUI。

GUI-中性位图传输

对于没有特定 GUI 的场景，您可以使用 Matplotlib 的 Restore_region 实现 GUI 中性位图传输() 和 blit() 方法。这种方法会恢复之前的画布背景，仅更新相关数据，并通过 blit 更改来提高渲染速度。

Matplotlib 动画模块

Matplotlib 的最新版本提供了通过 matplotlib.animation 模块更方便地绘制动画图。该模块简化了位图传输过程，使您能够创建流畅高效的动画。

通过利用位图传输技术并使用动画模块，您可以显着增强 Matplotlib 绘图的性能并实现更人性化的交互体验。然而，重要的是要考虑到，Matplotlib 由于专注于出版质量的图形，因此可能不是需要实时显示的情况的最佳选择。

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