Matplotlib 플롯 성능 개선

Matplotlib를 사용한 플로팅은 특히 복잡하거나 애니메이션 그래프를 처리할 때 느려질 수 있습니다. 이러한 느린 이유를 이해하면 더 빠른 성능을 위해 코드를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

병목 현상 및 블리팅

Matplotlib 플로팅 프로세스의 주요 병목 현상은 모든 것을 다시 그리는 데 있습니다. fig.canvas.draw()를 호출할 때마다. 그러나 대부분의 경우 플롯의 일부만 업데이트하면 됩니다. 여기서 블리팅이 시작됩니다.

블리팅에는 배경을 유지하면서 플롯의 업데이트된 영역만 그리는 작업이 포함됩니다. 이를 효율적으로 수행하려면 백엔드별 코드를 사용할 수 있습니다. matplotlib 플롯을 포함하기 위해 GUI 도구 키트를 사용하는 경우 이는 실행 가능한 옵션입니다.

블리팅을 위한 코드 최적화

GUI 중립 블리팅의 경우 다음 조치를 취하세요. 다음을 수행할 수 있습니다:

1. 애니메이션을 시작하기 전에 캔버스를 그립니다. fig.canvas.draw().
2. 플롯 요소를 생성할 때 animation=True 매개변수를 사용합니다.
3. fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)를 사용하여 각 서브플롯의 배경을 캡처합니다.
4. 플롯 데이터를 업데이트하기 전에 배경을 복원하려면 fig.canvas.restore_region(배경)을 사용하십시오.
5. ax.draw_artist(line)를 사용하여 아티스트를 그린 다음 fig.canvas.blit(ax.bbox)로 업데이트된 영역을 블릿합니다.

Matplotlib의 애니메이션 모듈

Matplotlib의 애니메이션 모듈은 블리팅을 구현하는 편리한 방법을 제공합니다. 예는 다음과 같습니다.

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()

이러한 최적화 기술을 구현하면 특히 애니메이션이나 크고 복잡한 데이터 세트를 처리할 때 Matplotlib 플롯의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.