高效地更新幾個pyplots

Question

我有一個腳本，應該在for循環的每次迭代中更新25個圖像的網格。該代碼基本上是這樣（我留出多餘的東西，以保持它的簡單）：

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.ion() 
fig, ax = plt.subplots(5,5,figsize=(3,3)) 

for i in range(100): 
    updateImages() 
    for j in range(5): 
     for k in range(5): 
       ax[j,k].imshow(image[j,k]) 
    plt.draw() 
    plt.pause(0.01) 

的問題是，它運行得非常，非常緩慢[不，它不是updateImages()是緩慢的。我相信有一個更有效的方法來做到這一點，但到目前爲止，我一直無法找到任何例子。建議將非常感謝！

Answer 1

程序爲何一段時間後，運行速度慢可能是你只添加數據點的情節時，總是調用imshow代替更換原因/更新他們。儘管你總是隻能看到最近繪製的點，但Python必須在很多循環之後處理大量數據，這就是爲什麼它變得緩慢。

取而代之，您可以將第一個輸出imshow存儲在列表中，並且只需更新的數據。首先，創建一個列表list_of_images與像ax相同的「形狀」，並存儲在第一次迭代出現的圖像：

list_of_images[j,k] = imshow(...) 

然後在遍歷迭代，只需更新數據：

list_of_images[j,k].set_data(image[j,k]) 

這樣，Python必須處理的數據量不會隨着迭代次數的增加而增加，並且程序應該穩定。

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EDIT（由OP）：基於這個答案，我試過如下：

from matplotlib import pyplot as plt 
plt.ion() 
fig, ax = plt.subplots(5,5,figsize=(3,3)) 
image_grid = ax.copy() # Maybe there is a less awkward way to do this 

for i in range(100): 
    updateImages() 
    for j in range(5): 
     for k in range(5): 
       image_grid[j,k].set_data(image[j,k]) 
    plt.draw() 
    plt.pause(0.01) 

它運行速度非常流暢（一樣快用單個圖像）。謝謝！