matplotlibが遅い

Question

以下のようなコードを100万行程度のnumpy.arrayをdayおよびdateにいれて実行しているのですが、
ものすごく描画までに時間がかかってしまい、1時間以上たっても描画されません。
一度pandasのデータフレームにして
df.plot()とした場合は1分程度で描画されるのですが、この違い、および
matplotlibで実行を早める方法を教えていただけないでしょうか。

def show_graph(day, data, label, color="b"):
    pylab.figure(figsize=(16, 10))
    pylab.subplot(211)
    pylab.xlabel('time')
    pylab.ylabel('temperature')
    pylab.plot(day, data, color=color, label=label)
    pylab.legend(loc='upper right')
    pylab.show()

show_graph(day, data, "label", color="b")

dayは2018-07-07 19:17:00のような形式で
dataは小数点以下8桁のfloatです。
もしかしたらdayの横軸のtickが何もしていないので1っぽくて、そこで時間がかかっていたりしますか？

Comments

[hope_mucci]

質問文が途中で切れてませんか？

[artg]

ありがとうございます。
なぜか表示がうまくいっていませんでした。

[hope_mucci]

どのようなデータを入れていますか？dayとdataのデータの型、取りうる値の範囲を補足してください。
私の環境でdayに0-999999、dataに0.0-1.0のランダム値を入れた100万件のデータを表示させたところ1秒ほどで表示できました。

[artg]

dayは2018-07-07 19:17:00のような形式で
dataは小数点以下8桁のfloatです。
もしかしたらdayの横軸のtickが何もしていないので1っぽくて、そこで時間がかかっていたりしますか？

[hope_mucci]

dayの日付は文字列ですか？datetime型ですか？
print(day[:10])の結果も追記してください。

Answer 1

おそらくdayの形式が'2018-07-07 19:17:00'という文字列で、

• 文字列からプロットできる数値に変換する処理
• 軸ラベルに文字列をそのまま描画する処理

の2つに時間がかかっているものと推測されます。

• dayをdatetimeに変換する
• 軸ラベルを非表示にする（もしくは大きく間引く）

でそこそこ早くなると思います。

100万件のデータで検証してみたところ、dayが文字列のままでは少なくとも3分以上終わる気配があり間瀬でしたが、上記の変換をかけたら変換処理も含めて15秒で終わりました。

Comments

[artg]

まさにそれでした！
ありがとうございました。