質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

1回答

1281閲覧

複数のパラメータのあるグラフをfor文を使わずに描画したい!

trami

総合スコア25

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

1クリップ

投稿2020/05/23 13:39

前提・実現したいこと

放物線ax^2+x+cでパラメータa,cをいくつか決め,それらの直積に対して,全ての放物線を描画したいです.

プログラムとしては,現在エラーは出ていないのですが,for使っているため遅そうなのと,numpyの良さを生かし切れていない気がするので,改善策を教えていただきたいです.

よろしくお願いします.

該当のソースコード

Python

1"""放物線のグラフを描画するプログラム""" 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4import itertools 5 6# 放物線 7def parabola(a, c): 8 return a*x**2 + x + c 9 10x = np.linspace(-5, 5, 100) 11a = [2, 4] 12c = [3, -2] 13 14# 直積を作成 15a_c = list(itertools.product(a, c)) 16 17fig, ax = plt.subplots() 18for a, c in a_c: 19 P = parabola(a, c) 20 l = 'a='+str(a)+'c='+str(c) 21 ax.plot(x, P, label=l) 22 23ax.legend(loc=0) 24plt.show()

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

結論

それほど有効な改善策はないです。質問文のような計算をしてグラフ化する限りにおいては。

Numpyの良さを生かしたい

Numpyっぽく、parabolaの計算をループでなく行列で一気にやってみます。

python

1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3import itertools 4 5x = np.linspace(-5, 5, 100) 6a = [2, 4] 7c = [3, -2] 8 9# 直積を作成 10a_c = list(itertools.product(a, c)) 11a_c = np.array(a_c) 12na = a_c[:,0:1] 13nc = a_c[:,1:2] 14PP = na*x**2 + x + nc # parabola と同値の計算 15 16fig, ax = plt.subplots() 17for i,P in enumerate(PP): 18 (a,c) = a_c[i] 19 l = 'a='+str(a)+'c='+str(c) 20 ax.plot(x,P,label=l) 21ax.legend(loc=0) 22plt.show()

parabolaの計算自体はだいぶん早くなります(私の環境で4倍くらい)
しかしグラフ描画処理のほうが遥かに時間がかかるので全体の処理速度はほとんど変わりません。
また、全結果が一気にメモリに入るので処理件数に気を付けなければいけないでしょう。

直積した配列の要素数が10000を超えるとか、そういう処理であるならば行列化は意味があるでしょう。

for使っているため遅そう

forを使ってループ処理を行うことそのものが遅いのではなく、ループの中身、継続条件でどんな処理を行っているかで処理の早い遅いが変わってきます。
pythonのような変数の型が厳密でない言語では型チェックがボトルネックになって計算が遅くなることが多いです。
しかし本件の処理ではそういったボトルネックがほぼないので。

forに限らずループ処理が遅くなる原因について興味があるのなら、"for 遅い"などで検索してみてください。
なぜ遅くなるか考察するブログがいろいろ出てきます。

投稿2020/05/23 19:11

hope_mucci

総合スコア4447

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問