提高matplotlib中重绘等高线图的速度

Question

我有一个 python 程序，可以将文件中的数据绘制为该文本文件中每一行的等高线图。目前，我的界面中有 3 个单独的等高线图。不管我是从文件中读取数据还是在执行脚本之前将其加载到内存中，我只能从等高线图中获得约 6fps 的数据。

我也尝试只使用一个等高线和其他正常图，但速度仅提高到 7fps。我不相信画几条线在计算上会如此繁重。有没有办法让它大大加快速度？理想情况下，获得至少 30fps 会很好。

我绘制轮廓的方式是，对于我的每一行数据，我都会删除前一行：

for coll in my_contour[0].collections:
    coll.remove()

并添加一个新的

my_contour[0] = ax[0].contour(x, y, my_func, [0])

在代码的开头，我有 plt.ion() 在添加时更新图。

任何帮助将不胜感激。

谢谢

Answer 1

这是一个关于如何在动画中使用contour 绘图的示例。它使用matplotlib.animation.FuncAnimation，这使得打开和关闭blitting 变得很容易。 使用 blit=True 它在我的机器上以 ~64 fps 的速度运行，而不会出现 ~55 fps。请注意，interval 当然必须允许快速动画；将其设置为interval=10（毫秒）将允许最高 100 fps，但绘制时间将其限制为比这更慢的速度。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation
import numpy as np
import time

x= np.linspace(0,3*np.pi)
X,Y = np.meshgrid(x,x)
f = lambda x,y, alpha, beta :(np.sin(X+alpha)+np.sin(Y*(1+np.sin(beta)*.4)+alpha))**2
alpha=np.linspace(0, 2*np.pi, num=34)
levels= 10
cmap=plt.cm.magma


fig, ax=plt.subplots()
props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat')
timelabel = ax.text(0.9,0.9, "", transform=ax.transAxes, ha="right", bbox=props)
t = np.ones(10)*time.time()
p = [ax.contour(X,Y,f(X,Y,0,0), levels, cmap=cmap ) ]

def update(i):
    for tp in p[0].collections:
        tp.remove()
    p[0] = ax.contour(X,Y,f(X,Y,alpha[i],alpha[i]), levels, cmap= cmap) 
    t[1:] = t[0:-1]
    t[0] = time.time()
    timelabel.set_text("{:.3f} fps".format(-1./np.diff(t).mean()))  
    return p[0].collections+[timelabel]

ani = matplotlib.animation.FuncAnimation(fig, update, frames=len(alpha), 
                                         interval=10, blit=True, repeat=True)
plt.show()

请注意，在上面的动画 gif 中显示的是较慢的帧速率，因为保存图像的过程需要更长的时间。