Warum läuft der erste von Matplotlib oder pandas df.plot verarbeitete Plot im Vergleich zu allen nachfolgenden Plots extrem langsam? Dies tritt sogar dann auf, wenn die nachfolgenden Diagramme völlig unterschiedliche Variablen verwenden. Gibt es eine Lösung, um die Geschwindigkeit des ersten Plots zu erhöhen?
Ein Beispiel:
Warum läuft der erste von Matplotlib oder pandas df.plot verarbeitete Plot im Vergleich zu allen nachfolgenden Plots extrem langsam? Dies tritt sogar dann auf, wenn die nachfolgenden Diagramme völlig unterschiedliche Variablen verwenden. Gibt es eine Lösung, um die Geschwindigkeit des ersten Plots zu erhöhen? Ein Beispiel: [code]import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time import random
# 1st DataFrame data1 = { 'X': range(10), 'Y': [x**2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)], 'Z': [x*2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)] } df1 = pd.DataFrame(data1)
# 2nd DataFrame data2 = { 'X': range(10), 'Y': [x**2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)], 'Z': [x*2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)] } df2 = pd.DataFrame(data2)
# 3rd DataFrame data3 = { 'X': range(10), 'Y': [x**2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)], 'Z': [x*2 for x in random.sample(range(1, 100), 10)] } df3 = pd.DataFrame(data3)
# Plot and save 1st df using pandas plot start = time.time() ax1 = df1.plot(x='X', y=['Y', 'Z'], figsize=(8, 6), marker='o', title='DataFrame 1 Plot') ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Values') ax1.grid(True) plt.savefig('dataframe1_plot.png') plt.close() end = time.time() print(f"Time for plot 1: {end - start:.2f} seconds")
# Plot and save 2nd df using pandas plot start = time.time() ax2 = df2.plot(x='X', y=['Y', 'Z'], figsize=(8, 6), marker='o', title='DataFrame 2 Plot') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Values') ax2.grid(True) plt.savefig('dataframe2_plot.png') plt.close() end = time.time() print(f"Time for plot 2: {end - start:.2f} seconds")
# Plot and save 3rd df using pandas plot start = time.time() ax3 = df3.plot(x='X', y=['Y', 'Z'], figsize=(8, 6), marker='o', title='DataFrame 3 Plot') ax3.set_xlabel('X') ax3.set_ylabel('Values') ax3.grid(True) plt.savefig('dataframe3_plot.png') plt.close() end = time.time() print(f"Time for plot 3: {end - start:.2f} seconds") [/code] Wenn ich mir die time.time-Ergebnisse ansehe, erhalte ich immer etwas, das so aussieht: [code]Time for plot 1: 134.06 seconds Time for plot 2: 0.29 seconds Time for plot 3: 0.23 seconds [/code]
Ich habe ein MacBook Air M3, habe auch ein UTM VM mit macOS installiert und es 8 Kerne und 16 GB RAM gegeben.
Dann habe ich Android Studio installiert und die Benutzeroberfläche ist sehr Langsam,...
Die native CPP -Bibliothek (unter Verwendung von Multi -Threading -Bibliothek wie Arm Neon), die sehr schnell mit nativem Android -ausführbaren Datei ausgeführt wird, wird bei der Integration in die...
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Ich verwende .NET 8 und habe die folgende Funktion in einer Foreach -Schleife ausgeführt:
private bool LookupHistoryFile(string salesID, MapValueContainer folderInfo, string created)
{
var...