Несколько способов оптимизировать производительность кода с использованием Matplotlib:

• Уменьшить объём обрабатываемых данных. 1 Если нужно визуализировать большой набор данных с большим количеством точек, можно рассмотреть обработку только части данных или использование методов агрегирования. 1
• Использовать векторную графику. 1 Переход на векторный рендеринг может значительно улучшить время рендеринга, так как векторная графика легко масштабируется без потери качества. 1
• Использовать более эффективный backend. 1 Matplotlib позволяет выбирать разные бэкэнды для рендеринга графиков. 1 Некоторые из них, например «Agg» или «GTKAgg», более эффективны и могут помочь сократить время рендеринга. 1
• Упростить график. 1 Если на графике есть ненужные элементы, такие как сложные аннотации или украшения, стоит упростить его, чтобы сократить время рендеринга. 1
• Использовать изображения с меньшим разрешением. 1 Если графики сохраняются в виде изображений, можно снизить разрешение, чтобы сократить время рендеринга. 1
• Обновить Matplotlib и зависимости. 1 В новых версиях часто есть улучшения производительности и исправления ошибок. 1
• Использовать кэширование. 1 Если график создаётся несколько раз с минимальными изменениями, можно сохранить его в кэше, чтобы избежать повторных вычислений. 1

Лучший подход зависит от конкретных потребностей проекта и характера данных. 2 Рекомендуется экспериментировать с разными стратегиями, чтобы найти баланс между производительностью и желаемым уровнем детализации графиков. 2