数据量较大时，python 如何加速 matplotlib 的作图？
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当数据量较大时，matplotlib可能会变得缓慢。下面是一些可以加速matplotlib作图的方法:
- 使用blitting：blitting是一种将图形上下文缓存到位图中的技术，可以提高图形更新的速度。
- 使用数据抽样：通过对数据进行抽样可以减少数据量，从而加速绘图过程。
- 使用硬件加速：matplotlib支持使用硬件加速来加速绘图，如使用OpenGL加速。
- 使用其他可视化库：如使用Bokeh, Plotly等库来绘制交互式图形。
- 使用pyplot.switch_backend()方法切换其他后端.
需要注意的是，这些方法可能会牺牲一些绘图的细节和精度，需要根据实际需求权衡使用.
标签：python,matplotlib,作图,数据量,使用,加速 From： https://www.cnblogs.com/liushao-AI/p/17609580.html