Несколько практических советов для оптимизации графиков Matplotlib в производственных условиях:

• Использовать векторную графику. 1 Форматы SVG или PDF позволяют масштабировать изображения любого размера без потери качества. 1
• Отключить антиалиасинг. 1 Эта функция делает графики более сглаженными, но может замедлять их отображение. 1
• Использовать эффективные функции построения. 1 Если они не нужны, стоит отказаться от дорогих функций, таких как contourf и imshow, в пользу более простых, например plot и scatter. 1
• Сократить количество точек данных. 13 При работе с большими наборами данных можно отобразить только часть из них, а не рисовать каждый элемент. 13
• Использовать кэширование. 1 Если график создаётся несколько раз с минимальными изменениями, можно сохранить его в кэше и использовать повторно. 1
• Использовать специализированные типы графиков. 3 Matplotlib предлагает типы графиков, оптимизированные для работы с большими наборами данных, например pcolormesh для 2D-данных и hexbin для графиков разброса. 3
• Использовать blitting для анимации. 3 Этот метод позволяет обновлять только изменяющиеся части графика, а не перерисовывать весь график. 3

Важно экспериментировать с разными подходами и комбинировать их в зависимости от конкретных условий. 3