极客笔记Bokeh 为什么比 matplotlib 慢那么多
在本文中，我们将介绍为什么 Bokeh 比起 matplotlib 来说要慢得多。Bokeh 和 matplotlib 是两个流行的用于数据可视化的 Python 库。它们都提供了丰富的绘图功能，但 Bokeh 是一个基于JavaScript的库，而 matplotlib 是一个基于Python的库。
阅读更多：Bokeh 教程
Bokeh 和 matplotlib 的背景
Bokeh 是一个交互式的可视化库，它可以生成具有交互功能的图表，允许用户对图表进行缩放、平移和选择等操作。与之相反，matplotlib 提供了一个静态绘图的功能，使用户可以创建高质量的、美观的图形。
Bokeh 的优势和劣势
尽管 Bokeh 在交互性和美观度方面具有明显的优势，但它的绘图速度相对较慢。这是因为 Bokeh 依赖于WebGL和JavaScript来渲染图形，而 matplotlib 使用了更快的渲染技术。
Bokeh 的交互功能
Bokeh的交互功能极为强大，可以创建响应式的图表。这意味着当用户对图表进行操作时，图表会实时更新。例如，用户可以使用鼠标滚轮对图表进行缩放，或者使用框选工具选择感兴趣的数据点。这种交互性对于需要在多个视图之间切换和比较数据的用户来说是非常有用的。
Bokeh 的美观度
Bokeh 提供了许多美观的主题和样式，使用户能够自定义图表的外观和风格。用户可以通过选择不同的主题，如 Dark2、Set1和Spectral等，来改变图表的颜色和样式。此外，Bokeh 还支持数据驱动的颜色映射，可以根据数据值自动调整颜色。
Bokeh 的绘图速度
然而，正因为 Bokeh 的交互和美观度特性，导致了它的绘图速度较慢。由于 Bokeh 生成的图表是使用 WebGL 技术渲染的，它需要将数据传输到客户端的浏览器中进行渲染。这个过程比 matplotlib 的本地渲染方式更耗时，因此导致了 Bokeh 的速度相对较慢。
Bokeh 和 matplotlib 性能比较示例
为了更好地理解 Bokeh 和 matplotlib 的性能差异，我们可以进行一段代码示例来比较它们的绘图速度。
首先，让我们导入 Bokeh 和 matplotlib 库：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
output_notebook()
接下来，我们定义一个生成随机数据并绘制折线图的函数：
def plot_line_bokeh():
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
p = figure(title="Bokeh Line Plot", plot_width=400, plot_height=300)
p.line(x, y, line_width=2)
show(p)
def plot_line_matplotlib():
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Matplotlib Line Plot")
plt.show()
最后，我们分别调用这两个函数来绘制折线图并比较它们的绘图时间：
%timeit plot_line_bokeh()
%timeit plot_line_matplotlib()
通过比较运行时间，我们可以观察到 Bokeh 的绘图速度明显慢于 matplotlib。
总结
Bokeh 是一个功能强大且美观的交互式数据可视化库，但相对于 matplotlib，它的绘图速度较慢。这是因为 Bokeh 使用了基于JavaScript的渲染技术，需要将图形数据传输到浏览器中进行渲染。尽管 Bokeh 的绘图速度较慢，但它仍然是一个非常有吸引力和强大的工具，适合需要交互和动态功能的数据可视化应用。对于一些对绘图速度要求较高的场景，matplotlib 可能是更好的选择。无论选择哪个库，都需要根据具体需求和使用场景来做出合适的选择。