Улучшение производительности графиков Matplotlib

Построение графиков с помощью Matplotlib иногда может быть медленным, особенно при работе со сложными или анимированными графиками. Понимание причин этой медлительности может помочь вам оптимизировать код для повышения производительности.

Узкие места и искажение

Основное узкое место в процессе построения графиков в Matplotlib заключается в перерисовке всего при каждом вызове fig.canvas.draw(). Однако во многих случаях требуется обновить лишь небольшую часть графика. Именно здесь в игру вступает копирование.

Перенос включает в себя рисование только обновленных областей графика с сохранением фона. Чтобы сделать это эффективно, вы можете использовать код, специфичный для серверной части. Если вы используете набор инструментов с графическим интерфейсом для встраивания графиков matplotlib, это приемлемый вариант.

Оптимизация кода для копирования

Для копирования, нейтрального к графическому интерфейсу, следующие меры можно взять:

1. Нарисуйте холст перед запуском анимации: fig.canvas.draw().
2. Используйте параметр Animated=True при создании элементов графика.
3. Захватите фон каждого подграфика, используя fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox).
4. Используйте fig.canvas.restore_region(background), чтобы восстановить фон перед обновлением данных графика.
5. Нарисуйте художника, используя ax.draw_artist(line), а затем скопируйте обновленную область с помощью fig.canvas.blit(ax.bbox).

Модуль анимации Matplotlib

Модуль анимации Matplotlib предоставляет удобный способ реализации копирования. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np

# ... Define plot elements and data

def animate(i):
    # Update plot data and draw updated regions only

# ... Setup animation

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, xrange(frames), interval=0, blit=True)
plt.show()

Реализуя эти методы оптимизации, вы можете значительно повысить производительность графиков Matplotlib, особенно при работе с анимацией или большими сложными наборами данных.