Matplotlib プロットのパフォーマンスの改善

Matplotlib を使用したプロットは、特に複雑なグラフやアニメーション化されたグラフを扱う場合に遅くなることがあります。この遅さの背後にある理由を理解すると、コードを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。

ボトルネックとブリッティング

Matplotlib のプロット プロセスの主なボトルネックは、すべての再描画にあります。 fig.canvas.draw() を呼び出すたびに。ただし、多くの場合、更新する必要があるのはプロットのごく一部だけです。ここでブリッティングが登場します。

ブリッティングでは、背景を保持しながら、プロットの更新された領域のみを描画します。これを効率的に行うために、バックエンド固有のコードを使用できます。 matplotlib プロットの埋め込みに GUI ツールキットを使用している場合、これは実行可能なオプションです。

ブリッティング用のコードの最適化

GUI に依存しないブリッティングの場合、次の対策が必要です。

1. アニメーションを開始する前にキャンバスを描画します: fig.canvas.draw().
2. プロット要素を作成するときは、animated=True パラメーターを使用します。
3. fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox) を使用して各サブプロットの背景をキャプチャします。
4. プロット データを更新する前に、fig.canvas.restore_region(background) を使用して背景を復元します。
5. ax.draw_artist(line) を使用してアーティストを描画し、fig.canvas.blit(ax.bbox) で更新された領域をブリットします。

Matplotlib のアニメーション モジュール

Matplotlib のアニメーション モジュールは、ブリッティングを実装する便利な方法を提供します。以下に例を示します:

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()

これらの最適化手法を実装すると、特にアニメーションや大規模で複雑なデータセットを扱う場合に、Matplotlib プロットのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。