Python画图速度

本文将从多个方面详细阐述Python画图的速度问题，并提供解决方案。

一、基本介绍

Python是一种解释型脚本语言，通常被用于自动化任务、数据处理等。在数据可视化方面，Python提供了多种库，例如Matplotlib、Plotly、Bokeh等。这些库能够帮助我们更加自由、灵活地完成数据的可视化处理。然而，Python在画图速度上有一定的局限性，要在保证功能性的前提下提高画图速度，需要我们逐步优化。

二、Python画图速度较慢的原因

Python画图速度较慢的原因可以归结为以下几点：

1、Python是解释型脚本语言，相比C/C++等编译型语言，其执行效率要低很多。

2、画图时需要实时读取数据、计算坐标等，这个过程需要消耗一定的时间。

3、对于大量数据的处理，Python需要占用较多的内存，这会增大系统负担，降低画图速度。

三、优化方案

1、异步编程

Python的异步编程可以提高程序的执行效率。Python 3.5以后引入的协程，可以在一些具体的IO密集型应用场景中，改善机器的吞吐性能。其中的asyncio是一个可选的库，其帮助我们构建基于协程的并发。

import asyncio

async def hello():
    print("Hello world!")
    r = await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again!")

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()

2、Cython

Cython是我们用于优化Python程序性能的解决方案之一，它将Python代码转换成C代码，再由C编译成机器指令。这样，Python程序中的高速计算和瓶颈函数可以被转化为C的函数，具有更高的运算速度。下面为Cython的安装示例：

!pip install cython

然后在Python中直接生成C程序：

%load_ext Cython

%%cython
def fibonacci(int n):
    if n <= 2:
        return 1
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

3、NumPy

NumPy是Python中科学计算的基础库之一，其优化了数据存储和计算速度，因此在Python中涉及到大数据处理的场合，使用NumPy可以帮我们更流畅地完成相关操作。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = a + b
print(c)

四、总结

Python画图速度虽然相比C/C++等编译型语言有一定局限性，但是通过对代码的优化，我们可以实现更高效率的数据可视化。异步编程、Cython和NumPy都是优化Python程序性能的好方法，值得进一步学习掌握。