What are some practical tips for optimizing Matplotlib figures in production environments?

Несколько практических советов для оптимизации графиков Matplotlib в производственных условиях:

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

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