matplotlib.pyplot plt 画图时速度过慢的解决方案

原创 于 2024-10-26 16:13:08 发布 · 656 阅读 · 0 ·
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python处理大量数据而卡顿,python处理大量数据很慢
nannannanmu的博客
03-04 1015
除此之外还需要考虑到大量数据下，普通性能的笔记本要如何简化处理流程，缩短程序的运行时间，字符串的处理和输入、处理、输出的细节；city_flag是一个开关变量，其作用是判断相邻的两个excel是否是同一个城市的数据，判断的函数是check_cities，其中对excel文件名进行判断，使用全局变量last_city记录上一个excel的数据所属城市，若城市相同则对两个excel的result_df的对应元素相加，使用city_merge函数实现；以及处理单个excel的函数和持久化存储的函数。
python加快绘图速度_在更短的时间内完成许多绘图-Python
weixin_39632524的博客
01-13 1430
I have about 50 000 columns I want to plot in the same figure. Here is the code I use:# "Xaxis" is a list containing the x-axis, and "data" a list of the 50 000 data series I want to plot.for elt in d...
为什么用python画图_为什么使用Matplotlib绘图太慢？
weixin_39680154的博客
11-24 2938
首先，（尽管这根本不会改变性能）考虑清理你的代码，类似这样：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport timex = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)y = np.sin(x)fig, axes = plt.subplots(nrows=6)styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-',...
python删除数据太慢_python画图很慢python如何删除txt文件
weixin_39901213的博客
12-07 164
python如何删除txt文件?下面给大家介绍一下基本步骤：假如在d盘下有一个tt文本文件，我们来删除它首先引入os模块import os相关推荐：《python视频教程》使用os下的remove命令来删除该文件，参数是r'd:/tt.txt’，通常路径字符串都是用r字符串os.remove(r'd:/tt.txt')现在改文件已经被删除，现在我们再运行一下该命令，看看有什么提示错误电脑技术002...
为什么用python画图_python – 为什么绘图与Matplotlib这么慢？
weixin_39620684的博客
11-24 551
首先，(虽然这不会改变性能)考虑清理你的代码，类似于：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport timex = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)y = np.sin(x)fig, axes = plt.subplots(nrows=6)styles = ['r-', 'g-', 'y-', 'm-', 'k...
【官方教你】提高效率超30倍！matplotlib绘制散点图plt.scatter太慢了！
千行百行的博客
07-08 7459
代码 see also matplotlib官方cheatsheets（GitHub链接）截图如下： 吐槽 既然plot这么强，为什么不把scatter搞得强一点呢？希望matplotlib再接再厉！
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matplotlib.pyplot常用画图方式函数封装（一）——.plot绘制折线图及设置坐标轴箭头完美解决
01-20
matplotlib.pyplot常用画图方式函数封装（一）——.plot绘制折线图及设置坐标轴箭头完美解决py.plot常见绘图设置函数封装绘制函数图像（完美解决坐标轴添加箭头）绘制折线图 py.plot常见绘图设置函数封装 本文主要...
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matplotlib.pyplot绘图显示控制方法
01-21
在使用Python库时，常常会用到matplotlib....import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 2*np.pi, .001) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.clf() plt.plot(x, y) l = plt.axhline(linewidth=1, color='black')
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math
04-06
import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #...
pycharm使用matplotlib.pyplot不显示图形的解决方法
12-30
import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('ccpoints.csv', header=0) plt.scatter(data.x, data.y, c=red, marker='o', label='ccpoints') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.legend(loc=2) plt.show...
matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例
12-23
import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，...
python中用matplotlib画图的小技巧
qq_38497266的博客
11-05 463
改变坐标轴的默认位置：https://blog.csdn.net/sinat_34328764/article/details/80246139 同一图中画多条曲线进行对比（包含画图时一些属性的设置，例如颜色，状态等）：https://blog.csdn.net/u013317445/article/details/83826717 ...
python 画动态图效率_matplotlib和PyQt：动态图运行缓慢后几个负载或看起来凌乱
weixin_39807859的博客
12-04 519
EDIT:I decided to rewrite this to include a working example of my problem. Although this is pretty long, I hope that it proves to be useful for many in the future.import sysfrom matplotlib.backends.ba...
90%的人都在说Python程序慢，5大神招让你的代码像赛车一样跑起来
weixin_43649691的博客
03-22 950
很多人抱怨说自己写的Python代码跑的慢，尤其是当处理的数据集比较大的时候，其实稍微改动几行代码就可以让你的代码性能提高好几倍，不信一起来看下面这个5个小技巧。 1.for 循环 二者的性能差距有多大呢，一般我们用内置的timeit模块来量化比较: 把传统的for改成推导列表，高下立判，性能提高了很多，提升了200% 2.用set而不用list 我们再来看一个常见的场景，搜索性能的时候用set...
解决python调用matplotlib绘制图像只弹出空白无响应窗
weixin_43924652的博客
04-16 4244
在调用matplotlib绘制图像时，弹出绘制窗口，但没有响应并且很快程序结束。以上两种方法均没有奏效，考虑python版本与matplotlib版本不适配。1.创建新环境python=3.10。2.下载相应版本安装包。
plt循环绘图越来越慢
qq_42820916的博客
11-04 343
今天使用plt循环绘图时发现随着时间的推移，一个操作所耗费的时间越来越久，刚开始，我还以为是读取数据那部分代码出了问题，后来通过分段计时发现是绘图部分的耗时越来越多，百度后发现原来是自己的代码没有清空缓存。不过我没有缓存，也没有存在参考文献中博主说的图形重叠的情况。
python matplotlib保存图片太慢？全网最新解决办法，速度快了一半
qq_43495412的博客
11-08 3766
matplotlib加速保存，savefig速度提升一半
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.pyplot as plt
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10-18
import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, ...
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