Избегайте медленных циклов при построении нерегулярных растровых диаграмм с использованием патчей. Прямоугольник

Question

Я написал код для создания неправильного растрового графика (т. Е. Такого, в котором размер растровых прямоугольников является переменным).Вот минимальный воспроизводимый пример ниже.

Проблема в том, что цикл по блокам очень медленный для моего примера (каждый график имеет много прямоугольников и есть много графиков для создания).Я пытался преобразовать координаты в список кортежей, но это привело к ошибке.

Можно ли получить патчи. Прямоугольник возвращает список патчей, а не один, чтобы я мог избавиться от цикла над патчами и ускорить код?

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np
import matplotlib.colorbar as cbar

fig,ax=plt.subplots(1)

rng=6
plt.ylim(0,rng)
plt.xlim(0,rng)

N = 30
x = np.random.rand(N)*rng
y = np.random.rand(N)*rng
s = np.random.rand(N)
colors=np.random.rand(N)
normal = plt.Normalize(0,1) # my numbers from 0-1

cmap=plt.cm.RdYlBu_r
c=cmap(colors)

for i in range(N):
    val=0.5
    rect=patches.Rectangle((x[i],y[i]),s[i],s[i],
                            edgecolor='black',
                            linewidth = 1,
                            facecolor = c[i],
                            ) 
    ax.add_patch(rect)

cax, _ = cbar.make_axes(ax) 
cb2 = cbar.ColorbarBase(cax, cmap=cmap,norm=normal) 

plt.savefig("test.png")

вывод:

Answer 1

Краткое описание одного предложения: Используйте PolyCollection.

---

Использование набора для рисования множества фигур, безусловно, более эффективно, чем рисование отдельных прямоугольников. другой ответ предлагает использовать PatchCollection.Еще более эффективным является использование PolyCollection.

Причина двоякая:

1. В PolyCollection вам не нужно создавать каждый патч отдельно
2. Достаточно определить ровно одну фигуру и указать только размеры, цвета и смещения.

Я внес некоторые изменения в код, касающийся определения цвета (лучше всего позволить коллекциисделайте это за вас) и цветовую панель (используйте коллекцию вместо независимой цветной панели)

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np
from matplotlib.collections import PatchCollection, PolyCollection
import matplotlib.transforms as mtrans

PatchCollection:

def patchcoll(N, show=False):
    fig,ax=plt.subplots()

    rng=6
    plt.ylim(0,rng+1)
    plt.xlim(0,rng+1)

    x = np.random.rand(N)*rng
    y = np.random.rand(N)*rng
    s = np.random.rand(N)
    c = np.random.rand(N)
    norm = plt.Normalize(0,1) # my numbers from 0-1
    cmap=plt.cm.RdYlBu_r

    pat = []

    for i in range(N):
        rect=patches.Rectangle((x[i],y[i]),s[i],s[i])
        pat.append(rect)

    col = PatchCollection(pat, cmap=cmap, norm=norm)
    col.set_array(c)
    col.set_edgecolor('k')
    col.set_linewidth(1.)
    ax.add_collection(col)


    fig.colorbar(col)
    if show:
        plt.show()
    else:
        fig.canvas.draw() 

    plt.close()

PolyCollection:

def polycoll(N, show=False):
    fig,ax=plt.subplots()

    rng=6
    plt.ylim(0,rng)
    plt.xlim(0,rng)

    x = np.random.rand(N)*rng
    y = np.random.rand(N)*rng
    s = np.random.rand(N)
    c = np.random.rand(N)
    norm = plt.Normalize(0,1) # my numbers from 0-1
    cmap=plt.cm.RdYlBu_r

    offsets = np.c_[x,y]
    verts = list(zip([0,1,1,0,0], [0,0,1,1,0]))

    col = PolyCollection([verts], sizes=s, offsets=offsets, 
                         transOffset=mtrans.IdentityTransform(),
                         offset_position="data", cmap=cmap, norm=norm)

    col.set_array(c)
    col.set_edgecolor('k')
    col.set_linewidth(1.)
    ax.add_collection(col)

    fig.colorbar(col)

    if show:
        plt.show()
    else:
        fig.canvas.draw() 

    plt.close()

Одиночные прямоугольники:

def rectangles(N, show=False):
    fig,ax=plt.subplots()

    rng=6
    plt.ylim(0,rng)
    plt.xlim(0,rng)

    x = np.random.rand(N)*rng
    y = np.random.rand(N)*rng
    s = np.random.rand(N)
    c = np.random.rand(N)
    norm = plt.Normalize(0,1) # my numbers from 0-1

    cmap=plt.cm.RdYlBu_r

    for i in range(N):
        rect=patches.Rectangle((x[i],y[i]),s[i],s[i], 
                               facecolor=cmap(norm(c[i])), edgecolor="k", linewidth=1)
        ax.add_patch(rect)


    sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
    sm.set_array([])
    fig.colorbar(sm)

    if show:
        plt.show()
    else:
        fig.canvas.draw() 

    plt.close()

Выполнить все:

patchcoll(30, show=True)
polycoll(30,show=True)
rectangles(30,show=True)

Время

Для N=1000 Я получаю

%timeit(rectangles(1000))
757 ms ± 4.26 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit(patchcoll(1000))
184 ms ± 462 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit(polycoll(1000))
58.3 ms ± 146 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Так что в этом случаеиспользование PatchCollection в 3 раза эффективнее, чем одиночных прямоугольников, а использование PolyCollection в 3 раза эффективнее, чем PatchCollection.

Обзор времени, необходимого для создания фигуры сN прямоугольников с 3 различными способами сверху:

Answer 2

Я не знаю точно, как рассчитать время, но, похоже, это было бы идеальной работой для PatchCollection.Это вообще ускоряет ваш график?

РЕДАКТИРОВАТЬ: грубые тесты, кажется, показывают увеличение производительности с PatchCollection, особенно когда N большое.Я тестировал здесь с N = 1000:

%timeit withCollection()
316 ms ± 5.41 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit withoutCollection()
772 ms ± 30.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Полный код:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np
import matplotlib.colorbar as cbar
from matplotlib.collections import PatchCollection

fig,ax=plt.subplots()

rng=6
plt.ylim(0,rng)
plt.xlim(0,rng)

N = 30
x = np.random.rand(N)*rng
y = np.random.rand(N)*rng
s = np.random.rand(N)
colors=np.random.rand(N)
normal = plt.Normalize(0,1) # my numbers from 0-1

cmap=plt.cm.RdYlBu_r
c=cmap(colors)
pat = []

for i in range(N):
    rect=patches.Rectangle((x[i],y[i]),s[i],s[i])
    pat.append(rect)

col = PatchCollection(pat)
col.set_facecolor(c)
col.set_edgecolor('k')
col.set_linewidth(1.)
ax.add_collection(col)


cax, _ = cbar.make_axes(ax) 
cb2 = cbar.ColorbarBase(cax, cmap=cmap,norm=normal)