グラフ処理時間の短縮

Question

カラフルな散布図を保存するプログラムを作りましたが、処理時間がかかりすぎて困っています。私の環境で下記プログラムをデータ数1000で実行した場合25s程度、データ数2000で実行すると75s程度かかります。最終的にデータ数6000で実行しようと考えています。処理時間を短くする方法をご教授お願い致します。

# カラフルな散布図を保存する時間

# モジュール・クラス群のインポート
from matplotlib import pyplot as plt
import time
import random

# データ数設定
positions = 1000
# 1000の時、scatter経過時間が10s, 画像保存時間が12s。
# 2000の時、scatter経過時間が38s, 画像保存時間が48s。

# x1,y1の設定
x1 = []
y1 = []
for i in range(0, positions):
    x1.append(round(random.random(), 2))
    y1.append(round(random.random(), 2))

t_start = time.time()  # プログラムの実行時間測定用

# figureを生成する
fig = plt.figure()
# axをfigureに設定する
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

# x1,y1の色の設定
cm1 = plt.get_cmap('jet')  # jetはカラフルなカラーマップ
cm1_2d = []
for i in range(0, positions):
    cm1_2d.append(cm1(i / positions))

# 経過時間確認
time_scatter_before = time.time()
elapsed_time = time_scatter_before - t_start
print(f"scatter前経過時間:{elapsed_time}")

# x1, y1をjetのカラーマップでプロット
for i in range(0, positions):
    ax.scatter(x1, y1, s=5, alpha=1, c=cm1_2d)

# 経過時間確認
time_scatter_after = time.time()
elapsed_time = time_scatter_after - time_scatter_before
print(f"scatter経過時間:{elapsed_time}")

# グラフの設定
ax.grid(True)  # grid表示ON
ax.set_axisbelow(True)
ax.set_facecolor('0.8')  # グラフ背景
ax.grid(color='1')  # 目盛り線の色
ax.set_xlim(left=0, right=1)  # x範囲
ax.set_ylim(bottom=0, top=1)  # y範囲
ax.set_xlabel('X1', fontname="Meiryo")  # x軸ラベル
ax.set_ylabel('Y1', fontname="Meiryo")  # y軸ラベル
ax.set_title('グラフタイトル', fontname="Meiryo")  # グラフタイトル

# 経過時間確認
time_graph_setting = time.time()
elapsed_time = time_graph_setting - time_scatter_after
print(f"グラフ設定経過時間:{elapsed_time}")

plt.savefig("x1y1.png")

# 経過時間確認
time_save = time.time()
elapsed_time = time_save - time_graph_setting
print(f"画像保存時間:{elapsed_time}")

Comments

[melian]

for i in range(0, positions):
ax.scatter(x1, y1, s=5, alpha=1, c=cm1_2d)

とされていますが、同じ位置に同じ色でデータをプロットしています（1000回上書き）。何か意味があるのでしょうか？

Answer 1

パッと見て# x1, y1をjetのカラーマップでプロットでのループは不要だと思います。
x1, y1, cm1_2dにはpoints個のデータが入っているので、それを１回描画するだけでよいはずです。

Comments

[yaten]

回答ありがとうございます。
処理時間を大幅に短縮できました。
ありがとうございました。