我需要在matplotlib中绘制一批散点图,发现matplotlib的速度很慢,然后我对该函数进行了线性分析,发现热点是fig, ax = plt.subplots()
,创建一个56.1%的时间空白图和轴!!
如何加快速度?我的意思是,我怎样才能重复使用fig和ax来避免每次都创建它们?
在此处附上个人资料报告(我剪切了部分内容以简化)
Total time: 0.733771 s
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
517 @profile
518 def df_scatter(df):
519 ''' draw the scatter plot for Pandas dataframe 'df'
533 '''
536
537 1 75 75.0 0.0 biggest_area = 1000
538 1 117 117.0 0.0 mycm = matplotlib.cm.get_cmap('jet') # 'spectral'
539
541 1 78 78.0 0.0 col_qty = len(df.columns)
543
544 1 1859 1859.0 0.1 x = list(df.ix[:,0].values)
545 1 1258 1258.0 0.0 y = list(df.ix[:,1].values)
551
552 1 1472345 1472345.0 56.1 fig, ax = plt.subplots()
556
557 1 7007 7007.0 0.3 plt.subplots_adjust(left=0.07, right=0.92, bottom=0.1, top=0.95)
558 1 179 179.0 0.0 x_margin, y_margin = (max(x)-min(x))/20, (max(y)-min(y))/20
563
564 1 71 71.0 0.0 if col_qty > 2:
565 1 1602 1602.0 0.1 r = list(df.ix[:,2].values)
566 1 309 309.0 0.0 size_r = np.array(biggest_area)*r/max(r)
585
586 1 34712 34712.0 1.3 sc = plt.scatter(x, y, marker='o', s=size_r, cmap=mycm, alpha=0.65)
587
588 # adding colorbar
589 1 542417 542417.0 20.7 cbaxes = fig.add_axes([0.94, 0.25, 0.02, 0.70])
590 1 165719 165719.0 6.3 cbar = plt.colorbar(sc, cax=cbaxes)
591 1 122 122.0 0.0 cbar.solids.set_edgecolor('face')
595
602 1 1061 1061.0 0.0 plt.figtext(0.94,0.10,"%0.1f"%(max(r)), fontproperties=TEXT_FONT_MEDIUM)
639 1 66 66.0 0.0 return fig
答案 0 :(得分:-1)
我认为最好的方法是致电
fig = plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
来自df_scatter的外部。然后,将其作为参数传递给df_scatter:
df_scatter(df,fig,ax):
或只是在df_scatter里面做:
def df_scatter(df):
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()
创造无花果&轴完成了。