Melhorando o desempenho do gráfico do Matplotlib

A plotagem com o Matplotlib às vezes pode ser lenta, especialmente ao lidar com gráficos complexos ou animados. Compreender os motivos por trás dessa lentidão pode ajudá-lo a otimizar seu código para um desempenho mais rápido. com cada chamada para fig.canvas.draw(). Entretanto, em muitos casos, apenas uma pequena parte do gráfico precisa ser atualizada. É aqui que o blitting entra em jogo.

Blitting envolve desenhar apenas as regiões atualizadas do gráfico, preservando o plano de fundo. Para fazer isso de forma eficiente, você pode usar código específico de back-end. Se você estiver usando um kit de ferramentas GUI para incorporar gráficos matplotlib, esta é uma opção viável.

Otimizando código para Blitting

Para blitting neutro de GUI, as seguintes medidas pode ser feito:

Desenhe a tela antes de iniciar a animação: fig.canvas.draw().

Use o parâmetro animado=True ao criar elementos do gráfico.

Capture o plano de fundo de cada subtrama usando fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox).

1. Use fig.canvas.restore_region(background) para restaurar o plano de fundo antes de atualizar os dados do gráfico.
2. Desenhe o artista usando ax.draw_artist(line) e, em seguida, faça blit na região atualizada com fig.canvas.blit(ax.bbox).
4. Módulo de animação do Matplotlib
5. O módulo de animação do Matplotlib fornece uma maneira conveniente de implementar blitting. Aqui está um exemplo:

importar matplotlib.pyplot como plt importar matplotlib.animation como animação importar numpy como np # ... Definir elementos e dados do gráfico def animado(i): # Atualize os dados do gráfico e desenhe apenas regiões atualizadas #...Configurar animação ani = animação.FuncAnimation(fig, animate, xrange(frames), intervalo=0, blit=True) plt.show()

Ao implementar essas técnicas de otimização, você pode melhorar significativamente o desempenho de seus gráficos Matplotlib, especialmente ao lidar com animações ou conjuntos de dados grandes e complexos.