Seaborn heatmap to.pdf速度非常慢。这正常吗？

尝试将一些实验数据保存到文件中时，我注意到，当尝试保存NxN大小的热图时，执行将永远不会完成。进一步调查似乎是由于.pdf扩展名。例如，如果我使用.png，速度非常快

最小可复制示例：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import seaborn as sbn

N=200
THE_FIGURE = plt.figure(figsize=(8.27, 6), dpi=300)
ax = plt.subplot(1, 1, 1)
sbn.heatmap(np.random.uniform(1, 20, (N, N)), ax=ax)
THE_FIGURE.savefig('image.pdf', bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)

即使N=100，这种减速也会变得明显。 N=1000甚至没有发生。 这正常吗？我该怎么修呢

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谢谢

对于较大的网格，保存pdf比保存png花费更长的时间是有道理的。这可以在下图中看到，其中显示了将pdf和png保存为沿一个轴（

N

）的平铺数函数的时间（实线）。我们还可以查看pdf和png的文件大小，其中观察到一些类似的行为（虚线）

在这里找到复制代码。在我的计算机上运行此操作需要约1:10分钟。

将matplotlib.pylab作为plt导入
将numpy作为np导入
导入seaborn作为sns
导入时间
导入操作系统
定义f（N，form=“pdf”）：
t0=时间。时间（）
图=plt.图（图尺寸=（8.27,6），dpi=300）
ax=plt.子批次（1,1,1）
sns.热图（np.随机均匀（1,20，（N，N）），ax=ax）
图savefig（'image.'+形式，bbox_英寸='tight'，pad_英寸=0.1）
t1=时间。时间（）
plt.关闭（图）
s=os.path.getsize（'image.'+form）
返回t1-t0，s
ns=[5,10,15,20,25,30]+范围（40210,20）
pdf=[]
png=[]
对于枚举中的i，n（ns）：
附加（f（n，form=“pdf”））
追加（f（n，form=“png”））
#打印i，n
pdf=np.array（pdf）；png=np.array（png）
plt.图（）
plt.plot（ns，pdf[：，0]，label=“pdf”）
plt.plot（ns，png[：，0]，label=“png”）
plt.xlabel（“N”）
plt.ylabel（“时间”）
ax2=plt.gca（）.twinx（）
ax2.plot（ns，pdf[：，1]/1000，label=“pdf（filesize）”，ls=“--”）
ax2.plot（ns，png[：，1]/1000，label=“png（filesize）”，ls=“--”）
ax2.set_ylabel（“文件大小[kByte]”）
plt.gcf（）
plt.子批次调整（顶部=0.85）
plt.show（）

这可能是因为转换为PDF是使用矢量图形完成的。这样做的优点是PDF可以缩放，图形看起来清晰，但缺点是文件大小可能比位图图形大，转换和显示需要更多的处理能力。感谢@ImportanceOfBeingErnest非常感谢详细的答案