Matplotlib 圖庫的效能注意事項

在評估不同的 Python 圖庫時，使用 Matplotlib 時可能會遇到效能問題。本文探討了 Matplotlib 繪圖速度緩慢的原因，並提供了提高其速度的解決方案。

速度緩慢的原因

Matplotlib 效能緩慢主要源自於兩個因素：

• 頻繁重繪： 每次呼叫Fig.canvas.draw() 時，它都會刷新整個圖形，包括軸邊界和刻度標籤等元素。此過程的計算量很大。
• 大量子圖： 具有多個刻度標籤的多個子圖的圖會顯著減慢渲染速度。

提高性能

要提高效能，請考慮以下策略：

1。使用 Blitting：

Blitting 僅涉及更新畫布的特定部分，而不是重新繪製整個圖形。這大大減少了計算開銷。 Matplotlib 提供了後端特定的位元塊傳送方法，這些方法會根據所使用的 GUI 框架而有所不同。

2。限制重繪：

繪圖時使用animated=True選項。與 Matplotlib 動畫模組結合，該技術允許特定物件更新，而不會觸發整個畫布重繪。

3。自訂子圖：

最小化子圖和刻度標籤的數量。刪除不必要的元素以減少渲染時間。

4.提高程式碼效率：

重構程式碼以改善其結構並減少執行的操作數量。盡可能利用向量化操作。

範例：

這是問題中提供的程式碼的最佳化版本，使用copy_from_bbox 和Restore_region 進行點陣圖傳輸：

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

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
y = np.sin(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=6)
fig.show()  # Draw the canvas initially

styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-', 'k-', 'p-']
lines = [ax.plot(x, y, style)[0] for ax, style in zip(axes, styles)]

# Store background images of the axes
backgrounds = [fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox) for ax in axes]

tstart = time.time()               
for i in range(1, 200):
    for j, line in enumerate(lines, start=1):
        # Restore the background
        fig.canvas.restore_region(backgrounds[j-1])
        
        # Update the data
        line.set_ydata(sin(j*x i/10.0))  

        # Draw the artist and blit
        ax.draw_artist(line)
        fig.canvas.blit(ax.bbox)

print('FPS:', 200/(time.time()-tstart))

替代庫

如果Matplotlib 的性能仍然不能令人滿意，請考慮替代繪圖庫，例如如Bokeh、Plotly 或Altair。這些庫優先考慮即時互動性和效能優化。