Question

我有一个执行身体大约200次的循环。在每次循环迭代中，它进行复杂的计算，然后作为调试，我希望生成NxM矩阵的热图。但是，生成这个热图是无法忍受的缓慢，并且显着减慢了已经很慢的算法。

我的代码是：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(200):
    matrix = complex_calculation()
    plt.set_cmap("gray")
    plt.imshow(matrix)
    plt.savefig("frame{0}.png".format(i))

矩阵，从numpy，并不是巨大的--- 300 x 600的双打。即使我不保存数字而是更新屏幕上的情节，它甚至更慢。

当然，我必须滥用pyplot。（Matlab可以做到这一点，没问题。）我如何加快速度呢？

Answer 1

尝试在循环中放置plt.clf()以清除当前数字：

for i in range(200):
    matrix = complex_calculation()
    plt.set_cmap("gray")
    plt.imshow(matrix)
    plt.savefig("frame{0}.png".format(i))
    plt.clf()

如果你不这样做，那么当机器努力为这个数字分配越来越多的内存时，循环就会变慢。

Answer 2

我认为这有点快：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])
for i in range(200):
    matrix = complex_calculation()
    ax.imshow(matrix, cmap=cm.gray)
    fig.savefig("frame{0}.png".format(i))

plt.imshow调用gca，调用gcf来检查是否有数字;如果没有，它会创建一个。通过首先手动实例化图形，您不需要完成所有操作。

pyplot：创建热图真的很慢

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