python - 添加补丁时 Matplotlib 动画速度变慢

Question

我想可视化 2D 算法的路径。所以我写了一段简短的 Python 代码来生成这样的动画。问题是，对于我添加的每个像素(plt.Rectangle)，代码变得越来越慢。前 20 个像素在大约 1 秒内显示，最后 20 个像素已经花费了 3 秒。显然，对于更大的网格和更多的像素，情况会变得更糟。

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation

fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(7, 7)
ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))

pixels = list()

def init():
    return list()

def animate(i):
    index = len(pixels)
    index_x, index_y = index // 20, index % 20

    pixel = plt.Rectangle((index_x, index_y), 1, 1, fc='r')
    ax.add_patch(pixel)
    pixels.append(pixel)
    return pixels

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                               init_func=init, 
                               frames=100, 
                               interval=5,
                               blit=True)

plt.show()

我很清楚为什么需要更长的时间。由于每帧的补丁数量越来越大，matplotlibs 渲染速度越来越慢。但没这么慢!我怎样才能获得更快的速度？有没有办法可以保留旧图并只覆盖当前像素？

Answer 1

我尝试对动画函数进行计时，由于某种原因，函数本身没有明显的减慢。此外，blit 应该确保只绘制最新的矩形。您建议的防止重绘的一种可能方法是光栅化绘图，

    m=ax.add_patch(pixel)
    m.set_rasterized(True)

虽然这似乎并没有提高我的计时速度。我认为更新绘图时，增加一定会导致 matplotlib 中的某个地方。使用交互式绘图可以清楚地看出这一点，例如

from matplotlib import pyplot as plt
import time

fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(7, 7)
ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))
npx = 20; npy = 20
Npix = npx*npy
plt.ion()
plt.show()
for i in range(Npix):
    #ax.cla()
    t0 = time.time()
    index_x, index_y = i // 20, i % 20

    pixel = plt.Rectangle((index_x, index_y), 1, 1, fc='r')
    ax.add_patch(pixel)

    fig.set_rasterized(True)
    plt.pause(0.0001)
    t1 = time.time()
    print("Time=",i,t1-t0)

这给出了光栅化、非光栅化和清除轴 (ax.cla) 的情况，

我不确定为什么会发生这种情况，也许对 matplotlib 有更深入了解的人能够提供帮助。加快绘图速度的一种方法是设置所有矩形并将其放入 patchcollection 中。然后动画只是改变脸部颜色，因此只显示需要显示的矩形，

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
import numpy as np

from matplotlib.collections import PatchCollection

fig = plt.figure()
fig.set_dpi(100)
fig.set_size_inches(7, 7)
ax = plt.axes(xlim=(0, 20), ylim=(0, 20))
npx = 20; npy = 20
Npix = npx*npy
displayed = np.zeros((npx, npy, 4))
pixels = []

def init():
    for index in range(Npix):
        index_x, index_y = index // npx, index % npy

        pixel = plt.Rectangle((index_x, index_y), 1, 1, fc='r', ec='none')
        pixels.append(pixel)

    return pixels

pixels = init()
collection = PatchCollection(pixels, match_original=True, animated=True)
ax.add_collection(collection)

def animate(index):
    index_x, index_y = index // npx, index % npy
    displayed[index_x, index_y] = [1, 0, 0, 1]
    collection.set_facecolors(displayed.reshape(-1, 4))
    return (collection,)

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, 
                               frames=400,
                               interval=1, 
                               blit=True, 
                               repeat=False)

plt.show()        

这要快得多，尽管我不知道如何打开或关闭边缘，所以只需禁用所有矩形即可。