极客笔记Matplotlib pyplot plot冻结的原因、解决方法和一些“提高绘图效率”的技巧
在数据可视化中，Matplotlib是一个非常流行的Python库。不过，有些时候你会遇到Matplotlib 绘图窗口“冻结”（not responding）的问题，特别是在绘制较大的数据量或复杂图形时。这篇文章将介绍Matplotlib pyplot plot冻结的原因、解决方法和一些“提高绘图效率”的技巧。
阅读更多：Matplotlib 教程
1. 原因
Matplotlib绘图窗口冻结的原因主要有两个：第一，代码执行时间过长导致程序未响应；第二，主事件循环被阻塞。通常情况下，如果你的代码执行时间超过0.1秒，你就会看到绘图窗口冻结。这是因为Matplotlib默认情况下在绘制的时候会启动一个主事件循环，如果你的代码需要长时间运行，就会导致主事件循环被阻塞，绘图窗口就会“冻结”。
2. 解决方法
2.1 使用多线程
解决这个问题的方法就是使用多线程。我们可以使用Python的threading模块来创建线程，让长时间运行的代码在异步线程中运行，从而避免了主事件循环被阻塞的问题。
import threading
import time
def long_running_function():
# 长时间运行的代码
time.sleep(10)
t = threading.Thread(target=long_running_function)
t.start()
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()
在上面的代码中，我们将长时间运行的代码放在一个线程中运行，这样就可以保证主线程不会被阻塞了。注意在使用这种方法的时候，要确保线程安全，因为Matplotlib是不支持线程安全的。
2.2 设置interactive模式
另外一种解决方法是设置Matplotlib的interactive模式。在interactive模式下，Matplotlib在每次绘制完图像后会释放掉主事件循环，这样就可以避免绘图窗口“冻结”的问题。可以使用下面这段代码来开启interactive模式：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
使用plt.ion()方法来开启interactive模式，使用plt.ioff()方法来关闭interactive模式。在interactive模式下，Matplotlib窗口不会自动关闭，需要手动使用plt.show()方法来显示图像。在交互模式下，你可以反复绘制图像，每次绘制完成后调用plt.draw()方法来更新图像。
2.3 使用缓存图像
最后还有一种方法是使用缓存图像。当你绘制大量数据或复杂图形时，你可以使用Matplotlib的缓存图像功能，在需要时显示缓存图像，这样可以大大提高绘图效率。下面是一个使用缓存图像的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
class MyPlot:
def __init__(self, x, y):
self.fig, self.ax = plt.subplots()
self.lines, = self.ax.plot([], [])
self.x = x
self.y = y
self.cacheimage = None
def draw(self, frame):
if self.cacheimage is None:
self.lines.set_data([], [])
self.cacheimage = self.fig.canvas.copy_from_bbox(self.ax.bbox)
self.fig.canvas.restore_region(self.cacheimage)
self.lines.set_data(self.x[:frame], self.y[:frame])
self.ax.draw_artist(self.lines)
self.fig.canvas.blit(self.ax.bbox)
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
plot = MyPlot(x, y)
for i in range(1, len(x)):
plot.draw(i)
上面这段代码中，我们首先创建了一个自定义的MyPlot类，这个类继承自Matplotlib的Figure类和Axes类，然后使用self.fig.canvas.copy_from_bbox(self.ax.bbox)方法将图像缓存下来。在每次更新图像时，我们先判断缓存图像是否为空，如果为空就将图像清空，并使用self.fig.canvas.copy_from_bbox(self.ax.bbox)方法将新的图像缓存下来。
然后我们使用self.fig.canvas.restore_region(self.cacheimage)方法将缓存图片还原到绘图窗口，接着使用self.lines.set_data(self.x[:frame], self.y[:frame])方法更新图像数据，使用self.ax.draw_artist(self.lines)方法将图像绘制到Axes上面，最后使用self.fig.canvas.blit(self.ax.bbox)方法将图像更新到窗口内部。
使用这种方法可以大大提高绘图效率，尤其是在绘制大量数据或复杂图形时。
3. 提高绘图效率的技巧
除了上面介绍的方法之外，还有一些技巧可以帮助你提高Matplotlib绘图的效率。
3.1 只绘制有效数据
当你绘制大量数据时，不要将所有的数据都绘制出来，只需要绘制有效的数据即可。比如，如果你要绘制一个柱状图，只需要绘制高度大于0的柱子即可，这样可以提高绘图效率。
3.2 使用向量化的方法
尽可能使用向量化的方法来处理数据，因为向量化的方法是Matplotlib最小化内存和加速计算的关键。使用向量化的方法可以减少循环的使用，从而提高代码的运行效率。
3.3 选择合适的绘图函数
Matplotlib提供了很多种绘图函数，不同的绘图函数适用于不同的数据类型和绘图类型。所以在选择绘图函数时，请先选择合适的绘图函数，这样可以避免不必要的代码运算。
总结
总的来说，Matplotlib pyplot plot冻结的问题是由于代码执行时间过长或主事件循环被阻塞导致的。解决这个问题的方法有多种，比如使用多线程、设置interactive模式和使用缓存图像等。与此同时，还有一些技巧可以帮助你提高Matplotlib绘图的效率，比如只绘制有效数据、使用向量化的方法和选择合适的绘图函数等。