[matplotlib] 73. mplstyle.use(‘fast’)による高速化の効果

はじめに

matplotlibのstyleの’fast’を使うことで大量データのプロットを高速化できる。ここでは、その高速化がどの程度であるかを検討する。

%matplotlibでjupyter lab, notebook内ではなく、別ウインドウで表示する。
Qt5Aggのbackendで表示する。

10000, 100000, 1000000 個のランダムなデータをそれぞれ作成する。

%%timeitでセル内のコードを複数回実行し、所要時間を計測する。

mplstyle.use(‘fast’)でfastスタイルが適用される。

%%timeitでさきほどと同様に実行時間を計測する。

上図からfastにした際の効果は、データ数が多いほど高まることがわかる。