更快地将Matplotlib plot转换为Numpy数组

如何更快地将matplotlib plot转换为numpy数组

我目前使用agg后端，将1000万个绘图转换为numpy阵列，并将其存储在列表中

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from Game import Draw

images = []
fig = plt.figure(num=1)

for i in range(10000000):
    Draw(i)
    fig.canvas.draw()
    data = np.fromstring(fig.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8, sep='')
    data = data.reshape(fig.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,))
images.append(data)

（绘图功能包含一些plt.plot功能）

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目前，它是5 fps，我的目标是获得约200 fps。有什么想法吗？

如果在

Draw

中有一个

plt.plot

命令，第一张图像将包含一行，但第1000万张图像将包含1000万行。如果假设内存无限，那么绘制最后一幅图像的速度（大约）将比绘制第一幅图像慢1000万倍，因此fps的概念在这里没有多大意义。另外，使用

LineCollection

绘制1000万行肯定会快得多。谢谢。你是对的。在大约10万步之后，一切都要慢得多。Draw函数有几个plt.plot，一帧一帧地绘制游戏（每一帧都不同）。两个问题-第一：为什么会发生您描述的内存问题？第二，我应该如何避免它？（我是否应该添加

plt.clf（）

？）