Python 批量将数据保存到图像：需要加速

我需要将大量（比如一百万）图像保存到磁盘，从数据开始。 我可以使用

matplotlib

实现这一点，但过程很慢。 我分析了我的脚本，发现瓶颈是以下几行：

• ax=plt.轴（图[0,0,1,1]）

• 图clf（）

我的数据在一个

numpy.array

形状为56 x 56的数组中

代码如下：

import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(num_events):
    image = create_camera_image(evts, i) # this gives me back the image in a numpy.array of shape 56 x 56

    fig = plt.figure(frameon=False)
    fig.set_size_inches(1, 1)
    ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.]) # most expensive line
    ax.set_axis_off()
    fig.add_axes(ax)
    ax.imshow(image, filternorm=90, interpolation='nearest', origin='lower', cmap='hot')
    fig.savefig('filename'+str(i)+'.png', dpi=224)
    fig.clf() # second most expensive line

有没有更有效的方法？

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我相信matplotlib并不是最好的选择，但我不能使用其他库，如

pillow

或

opencv

来实现相同的结果。

一次创建图形、轴和图像，并且只使用新数据更新，而不是为每个图像创建它们，肯定会更有效

import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

num_events = 10

def create_camera_image(i):
    return np.random.rand(56,56)

fig = plt.figure(figsize=(1,1),frameon=False)
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_axis_off()

nullimage = np.zeros((56,56))
im = ax.imshow(nullimage, interpolation='nearest', origin='lower', 
               cmap='hot', vmin=0,vmax=1)

for i in range(num_events):
    image = create_camera_image(i)
    im.set_data(image)

    fig.savefig('filename'+str(i)+'.png', dpi=224)

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它似乎不起作用。我只能以这种方式生成黑色图像，就好像

null图像

不会被

set\u data

很好地替换一样。此外，我有以前没有的围绕相机图像的白色区域。如果你复制粘贴上面的代码并运行它，你会得到黑色图像吗？这对我来说很好，你的代码也很好。我想问题出在数据上，因为你的

create\u camera\u image

返回一个（56,56,3）数组，而我的是一个（56,56）。我会接受你的答复。我正在调查。如果你有一个灰度图像，你需要标准化imshowplot。我更新了答案，使用了灰度图像。这是我从原始版本获得的图像：这是我现在得到的：非常好（不是相同的数据，但不相关），但正如你所看到的，我现在没有相机轮廓，也没有背景色。。