[python] gnuplot 대 Matplotlib

Matplotlib = 사용 용이성, Gnuplot = (약간 더 좋음) 성능

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나는이 게시물이 오래되었고 답변을 받았지만 지나가고 있었고 2 센트를 넣고 싶었습니다. 내 결론은 다음과 같습니다. 그렇게 크지 않은 데이터 세트가있는 경우 Matplotlib를 사용해야합니다. 더 쉽고 좋아 보입니다. 그러나 실제로 성능 이 필요한 경우 Gnuplot을 사용할 수 있습니다. 나는 당신의 컴퓨터에서 그것을 테스트하고 그것이 실제적인 차이를 만드는지 직접 확인하기 위해 몇 가지 코드를 추가했습니다 (이것은 실제 성능 벤치 마크는 아니지만 첫 번째 아이디어를 제공해야합니다).

다음 그래프는 다음 작업에 필요한 시간 (초)을 나타냅니다.

• 무작위 산포 그래프 플로팅
• 그래프를 png 파일로 저장

구성 :

• gnuplot : 5.2.2
• gnuplot-py : 1.8
• matplotlib : 2.1.2

이전 버전의 라이브러리가있는 구형 컴퓨터에서 실행할 때 성능 차이가 훨씬 더 넓다는 것을 기억합니다 (큰 산점도의 경우 최대 30 초 차이).

또한 주석에서 언급했듯이 동일한 품질의 플롯을 얻을 수 있습니다. 그러나 Gnuplot을 사용하려면 더 많은 땀을 흘려야합니다.

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다음 은 컴퓨터에서 시도해보고 싶은 경우 그래프를 생성하는 코드 입니다.

# -*- coding: utf-8 -*-

from timeit import default_timer as timer
import matplotlib.pyplot as plt
import Gnuplot, Gnuplot.funcutils
import numpy as np
import sys
import os

def mPlotAndSave(x, y):
    plt.scatter(x, y)
    plt.savefig('mtmp.png')
    plt.clf()

def gPlotAndSave(data, g):
    g("set output 'gtmp.png'")
    g.plot(data)
    g("clear")

def cleanup():
    try:
        os.remove('gtmp.png')
    except OSError:
        pass
    try:
        os.remove('mtmp.png')
    except OSError:
        pass

begin = 2
end = 500000
step = 10000
numberOfPoints = range(begin, end, step)
n = len(numberOfPoints)
gnuplotTime = []
matplotlibTime = []
progressBarWidth = 30

# Init Gnuplot
g = Gnuplot.Gnuplot()
g("set terminal png size 640,480")

# Init matplotlib to avoid a peak in the beginning
plt.clf()

for idx, val in enumerate(numberOfPoints):
    # Print a nice progress bar (crucial)
    sys.stdout.write('\r')
    progress = (idx+1)*progressBarWidth/n
    bar = "▕" + "▇"*progress + "▁"*(progressBarWidth-progress) + "▏" + str(idx) + "/" + str(n-1)
    sys.stdout.write(bar)
    sys.stdout.flush()

    # Generate random data
    x = np.random.randint(sys.maxint, size=val)
    y = np.random.randint(sys.maxint, size=val)
    gdata = zip(x,y)

    # Generate string call to a matplotlib plot and save, call it and save execution time
    start = timer()
    mPlotAndSave(x, y)
    end = timer()
    matplotlibTime.append(end - start)

    # Generate string call to a gnuplot plot and save, call it and save execution time
    start = timer()
    gPlotAndSave(gdata, g)
    end = timer()
    gnuplotTime.append(end - start)

    # Clean up the files
    cleanup()

del g
sys.stdout.write('\n')
plt.plot(numberOfPoints, gnuplotTime, label="gnuplot")
plt.plot(numberOfPoints, matplotlibTime, label="matplotlib")
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel('Number of points in the scatter graph')
plt.ylabel('Execution time (s)')
plt.savefig('execution.png')
plt.show()