Для эффективной оптимизации графиков в MATLAB при работе с большими данными можно воспользоваться следующими рекомендациями:

• Избегать перекрывающихся элементов. 1 Особенно тех, которые закрыты непрозрачными участками, или линий с одинаковыми координатами. 1
• Уменьшить количество отображаемых объектов. 1 Для этого нужно объединить линии, участки и т. д. в один объект, используя конкатенацию данных со значениями NaN в качестве разделителей. 1
• Использовать низкоуровневые, а не высокоуровневые функции построения графика. 1 Например, line вместо scatter, plot или plot3, surface вместо surf. 1
• Сохранять только конечные точки для построения прямых линий с несколькими точками данных. 1
• Использовать формат входных триплетов функции plot, а не множественные вызовы функции plot. 1
• Установить для свойств осей статические значения перед построением графика, чтобы избежать динамических вычислений во время выполнения и обновления таких вещей, как ограничения, отметки и т. д.. 1
• Вызывать drawnow только после завершения построения графика. 1 Если вызывать drawnow в цикле построения графика, это негативно влияет на производительность. 1
• Уменьшить объём отображаемых данных. 1 Для этого можно использовать утилиту reduce_plot. 1 Уменьшение объёма данных особенно важно при отображении изображений, которые не нуждаются в увеличении, но также значительно повышает скорость масштабирования и панорамирования. 1

Также для общей оптимизации кода при работе с большими данными в MATLAB можно использовать предварительное выделение памяти. 5 Вместо роста массивов или переменных внутри цикла нужно выделить пространство заранее, чтобы предотвратить фрагментацию памяти и улучшить производительность. 5 Ещё один вариант — использовать векторные операции вместо итеративных циклов. 5 Они оптимизированы для эффективных вычислений на больших наборах данных. 5

Для более точной оптимизации кода рекомендуется использовать встроенные инструменты профилирования MATLAB. 5