Mejorar el rendimiento del trazado de Matplotlib

El trazado con Matplotlib a veces puede ser lento, especialmente cuando se trata de gráficos complejos o animados. Comprender las razones detrás de esta lentitud puede ayudarlo a optimizar su código para un rendimiento más rápido. con cada llamada a fig.canvas.draw(). Sin embargo, en muchos casos, sólo es necesario actualizar una pequeña parte del gráfico. Aquí es donde entra en juego el blitting.

El blitting implica dibujar solo las regiones actualizadas de la trama, preservando al mismo tiempo el fondo. Para hacer esto de manera eficiente, puede utilizar código específico del backend. Si está utilizando un kit de herramientas GUI para incrustar gráficos de matplotlib, esta es una opción viable. se puede tomar:

Dibuje el lienzo antes de comenzar la animación: fig.canvas.draw().

Utilice el parámetro animado=True al crear elementos de la trama.

Capture el fondo de cada subtrama usando fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox).

Utilice fig.canvas.restore_region(fondo) para restaurar el fondo antes de actualizar los datos de la trama.

Dibuja al artista usando ax.draw_artist(line), y luego borra la región actualizada con fig.canvas.blit(ax.bbox).

1. Módulo de animación de Matplotlib
2. El módulo de animación de Matplotlib proporciona una forma conveniente de implementar el blitting. Aquí hay un ejemplo:
4. importar matplotlib.pyplot como plt importar matplotlib.animation como animación importar numpy como np # ... Definir elementos y datos de la trama. definición animar(yo): # Actualizar datos de trazado y dibujar regiones actualizadas únicamente # ... Animación de configuración ani = animación.FuncAnimation(fig, animate, xrange(frames), intervalo=0, blit=True) plt.show()
5. Al implementar estas técnicas de optimización, puede mejorar significativamente el rendimiento de sus gráficos de Matplotlib, especialmente cuando se trata de animaciones o conjuntos de datos grandes y complejos.