在matplotlib中绘制太多行：内存不足

Question

我需要在一个图中绘制~2000x300行。 例如类似的东西，但300曲线（每个2000数据点）而不是这里显示的四个： example plot

首先我设置了这个数字：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

然后我多次执行以下操作：

drawnLine = plt.Line2D([Xstart, Xfinish], [Ystart,Yfinish], 1, linestyle='solid', color='b')
ax.add_artist(drawnLine)

最后我想做：

fig.savefig(ExpFolder + 'NewFig.png')

然而，脚本达到8GB内存限制并停止。

Answer 1

是的，matplotlib不是世界上效率最高的库。

现在，如果你在纯粹的纯粹天真的软件绘图中做到这一点，那么真正 的600,000个细分市场，嗯，不是很酷。

我建议您放弃matplotlib的canvas方法：

• 考虑固定图像大小（以像素为单位），并直接将线条渲染到该画布上。您可以使用matplotlib imagesc和{consseorts'显示的图像使用一些技巧来实现这一点，但实际上，在这一点上，您并没有让您的生活更轻松。因此，选择任何允许您将像素绘制到位图上的python库。有一些。
• 考虑一下不试图在软件中绘制600,000行的东西 - 我只想直接与您的图形硬件交谈。
• 只需使用比matplotlib低效的 less 。我喜欢pyqtgraph。

pyqtgraph示例：

import pyqtgraph as pg
from PyQt4.QtGui import QApplication
import numpy
N=20
x = numpy.random.poisson(lam=0.01, size=(N,2000))
y = numpy.random.normal(size=(N,2000))
p = pg.plot()
for x_,y_ in zip(x,y):
    p.addItem(pg.PlotDataItem(x_,y_))
QApplication.instance().exec_()

Answer 2

感谢大家。 最后，最佳解决方案是使用matplotlib.collections，因为它是由ImportanceOfBeingErnest建议的。