Matplotlib 绘图的性能注意事项

在评估不同的 Python 绘图库时，使用 Matplotlib 时可能会遇到性能问题。本文探讨了 Matplotlib 绘图速度缓慢的原因，并提供了提高其速度的解决方案。

速度缓慢的原因

Matplotlib 性能缓慢主要源于两个因素：

• 频繁重绘： 每次调用 Fig.canvas.draw() 时，它都会刷新整个图形，包括轴边界和刻度标签等元素。此过程的计算量很大。
• 大量子图： 具有多个刻度标签的多个子图的图会显着减慢渲染速度。

提高性能

要提高性能，请考虑以下策略：

1。使用 Blitting：

Blitting 仅涉及更新画布的特定部分，而不是重新绘制整个图形。这极大地减少了计算开销。 Matplotlib 提供了后端特定的位块传送方法，这些方法根据所使用的 GUI 框架而有所不同。

2。限制重绘：

绘图时使用animated=True选项。与 Matplotlib 动画模块相结合，该技术允许特定对象更新，而不会触发整个画布重绘。

3。自定义子图：

最小化子图和刻度标签的数量。删除不必要的元素以减少渲染时间。

4.提高代码效率：

重构代码以改进其结构并减少执行的操作数量。尽可能利用矢量化操作。

示例：

这是问题中提供的代码的优化版本，使用 copy_from_bbox 和 Restore_region 进行位图传输：

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))

替代库

如果 Matplotlib 的性能仍然不能令人满意，请考虑替代绘图库，例如如 Bokeh、Plotly 或 Altair。这些库优先考虑实时交互性和性能优化。