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

matplotlib

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。

コード

コードをダウンロード(.pyファイル)コードをダウンロード(.ipynbファイル)

解説

モジュールのインポートなど

%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。

バージョン

データの生成

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

defaultスタイルでの実行時間

%%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。

fastスタイルでの実行時間計測

fastスタイルの適用

mplstyle.use(‘fast’)でfastスタイルが適用される。

実行時間の計測

%%timeitでさきほどと同様に実行時間を計測する。

実行時間計測結果の比較

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。

参考

Usage Guide — Matplotlib 3.3.1 documentation
[matplotlibの使い方] 27. 横並び棒グラフ
matplotlibで横並び棒グラフを表示する方法
matplotlib python
サボテンパイソン

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