为什么用Matplotlib绘制这么慢？

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为什么用Matplotlib绘制这么慢？

python

我目前正在评估其他python绘图库。现在，我正在尝试使用matplotlib，但对性能却感到非常失望。下面的例子是从SciPy例子中修改而来的，每秒只能给我约8帧！

有什么方法可以加快速度，还是应该选择其他绘图库？

from pylab import *
import time

ion()
fig = figure()
ax1 = fig.add_subplot(611)
ax2 = fig.add_subplot(612)
ax3 = fig.add_subplot(613)
ax4 = fig.add_subplot(614)
ax5 = fig.add_subplot(615)
ax6 = fig.add_subplot(616)

x = arange(0,2*pi,0.01)
y = sin(x)
line1, = ax1.plot(x, y, 'r-')
line2, = ax2.plot(x, y, 'g-')
line3, = ax3.plot(x, y, 'y-')
line4, = ax4.plot(x, y, 'm-')
line5, = ax5.plot(x, y, 'k-')
line6, = ax6.plot(x, y, 'p-')

# turn off interactive plotting - speeds things up by 1 Frame / second
plt.ioff()


tstart = time.time()               # for profiling
for i in arange(1, 200):
    line1.set_ydata(sin(x+i/10.0))  # update the data
    line2.set_ydata(sin(2*x+i/10.0))
    line3.set_ydata(sin(3*x+i/10.0))
    line4.set_ydata(sin(4*x+i/10.0))
    line5.set_ydata(sin(5*x+i/10.0))
    line6.set_ydata(sin(6*x+i/10.0))
    draw()                         # redraw the canvas

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

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2020-02-22

共1个答案

小编典典

首先，（尽管这根本不会改变性能）考虑清理你的代码，类似于：

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

fig.show()

tstart = time.time()
for i in xrange(1, 20):
    for j, line in enumerate(lines, start=1):
        line.set_ydata(np.sin(j*x + i/10.0))
    fig.canvas.draw()

print 'FPS:' , 20/(time.time()-tstart)

在上面的示例中，我得到了大约10fps。

简要说明一下，根据你的实际使用情况，matplotlib可能不是一个不错的选择。它面向的是出版物质量的数字，而不是实时显示。

但是，你可以做很多事情来加快此示例的速度。

速度如此之慢的主要原因有两个。

1）调用会重fig.canvas.draw()画所有内容。这是你的瓶颈。就你而言，你无需重新绘制诸如轴边界，刻度线标签等内容。

2）在你的情况下，有很多带有很多刻度标签的子图。这些需要很长时间才能绘制出来。

这两种都可以使用blitting进行修复。

为了高效地进行blit，你必须使用特定于后端的代码。在实践中，如果你真的担心平滑的动画，那么无论如何，通常都将matplotlib图嵌入某种gui工具包中，所以这不是什么大问题。

但是，如果不了解你在做什么，我将无法为你提供帮助。

但是，有一种中立的方法可以相当快地完成它。

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

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=6)

fig.show()

# We need to draw the canvas before we start animating...
fig.canvas.draw()

styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-', 'k-', 'c-']
def plot(ax, style):
    return ax.plot(x, y, style, animated=True)[0]
lines = [plot(ax, style) for ax, style in zip(axes, styles)]

# Let's capture the background of the figure
backgrounds = [fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox) for ax in axes]

tstart = time.time()
for i in xrange(1, 2000):
    items = enumerate(zip(lines, axes, backgrounds), start=1)
    for j, (line, ax, background) in items:
        fig.canvas.restore_region(background)
        line.set_ydata(np.sin(j*x + i/10.0))
        ax.draw_artist(line)
        fig.canvas.blit(ax.bbox)

print 'FPS:' , 2000/(time.time()-tstart)

这给了我约200fps。

为了使此操作更加方便，animations最新版本的matplotlib中提供了一个模块。

举个例子：

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

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=6)

styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-', 'k-', 'c-']
def plot(ax, style):
    return ax.plot(x, y, style, animated=True)[0]
lines = [plot(ax, style) for ax, style in zip(axes, styles)]

def animate(i):
    for j, line in enumerate(lines, start=1):
        line.set_ydata(np.sin(j*x + i/10.0))
    return lines

# We'd normally specify a reasonable "interval" here...
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, xrange(1, 200), 
                              interval=0, blit=True)
plt.show()

2020-02-22