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配列または辞書とパスを引数として入力する複数の関数があり、関数は特定のパスのパスに図を保存します。

例をできるだけ最小限に抑えようとしていますが、ここに 2 つの関数があります。

def valueChartPatterns(dict,path):
    seen_values = Counter()

    for data in dict.itervalues():
        seen_values += Counter(data.values())

    seen_values = seen_values.most_common()
    seen_values_pct = map(itemgetter(1), tupleCounts2Percents(seen_values))
    seen_values_pct = ['{:.2%}'.format(item)for item in seen_values_pct]

    plt.figure()

    numberchart = plt.bar(range(len(seen_values)), map(itemgetter(1), seen_values), width=0.9,align='center')
    plt.xticks(range(len(seen_values)), map(itemgetter(0), seen_values))

    plt.title('Values in Pattern Dataset')
    plt.xlabel('Values in Data')
    plt.ylabel('Occurrences')

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=6)
    plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=6)
    plt.tight_layout()

    plt.savefig(path)
    plt.clf()

def countryChartPatterns(dict,path):
    seen_countries = Counter()

    for data in dict.itervalues():
        seen_countries += Counter(data.keys())

    seen_countries = seen_countries.most_common()

    seen_countries_percentage = map(itemgetter(1), tupleCounts2Percents(seen_countries))
    seen_countries_percentage = ['{:.2%}'.format(item)for item in seen_countries_percentage]

    yvals = map(itemgetter(1), seen_countries)
    xvals = map(itemgetter(0), seen_countries)

    plt.figure()

    countrychart = plt.bar(range(len(seen_countries)), yvals, width=0.9,align='center')
    plt.xticks(range(len(seen_countries)), xvals)

    plt.title('Countries in Pattern Dataset')
    plt.xlabel('Countries in Data')
    plt.ylabel('Occurrences')

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=6)
    plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=6)
    plt.tight_layout()

    plt.savefig(path)
    plt.clf()

非常に最小限の dict の例ですが、実際の dict には 56000 個の値が含まれています。

dict = {"a": {"Germany": 20006.0, "United Kingdom": 20016.571428571428}, "b": {"Chad": 13000.0, "South Africa": 3000000.0},"c":{"Chad": 200061.0, "South Africa": 3000000.0}
    }

そして、私のスクリプトでは、次のように呼び出します。

if __name__ == "__main__":

    plt.close('all')

    print "Starting pattern charting...\n"

    countryChartPatterns(dict,'newPatternCountries.png'))

    valueChartPatterns(dict,'newPatternValues.png'))

注、ロードしますimport matplotlib.pyplot as plt。

このスクリプトを PyCharm で実行するStarting pattern charting...と、コンソールが表示されますが、関数のプロットに非常に時間がかかります。

私は何を間違っていますか？国/値の出現回数を与えるという同じ目的を達成するため、棒グラフの代わりにヒストグラムを使用する必要がありますか? GUI バックエンドをどうにか変更できますか? どんなアドバイスでも大歓迎です。

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これは、上記のコメントで言及したテストであり、結果は次のようになります。

Elapsed pre-processing = 13.79 s
Elapsed plotting = 0.17 s
Pre-processing / plotting = 83.3654562565

テスト スクリプト:

import matplotlib.pylab as plt
from collections import Counter
from operator import itemgetter
import time

def countryChartPatterns(dict,path):
    # pre-processing -------------------
    t0 = time.time()

    seen_countries = Counter()

    for data in dict.itervalues():
        seen_countries += Counter(data.keys())

    seen_countries = seen_countries.most_common()

    yvals = map(itemgetter(1), seen_countries)
    xvals = map(itemgetter(0), seen_countries)

    dt1 = time.time() - t0
    print("Elapsed pre-processing = {0:.2f} s".format(dt1))

    t0 = time.time()

    # plotting -------------------
    plt.figure()

    countrychart = plt.bar(range(len(seen_countries)), yvals, width=0.9,align='center')
    plt.xticks(range(len(seen_countries)), xvals)

    plt.title('Countries in Pattern Dataset')
    plt.xlabel('Countries in Data')
    plt.ylabel('Occurrences')

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=6)
    plt.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=6)
    plt.tight_layout()

    plt.savefig(path)
    plt.clf()

    dt2 = time.time() - t0 
    print("Elapsed plotting = {0:.2f} s".format(dt2))
    print("Pre-processing / plotting = {}".format(dt1/dt2))

if __name__ == "__main__":
    import random as rd
    import numpy as np

    countries = ["United States of America", "Afghanistan", "Albania", "Algeria", "Andorra", "Angola", "Antigua & Deps", "Argentina", "Armenia", "Australia", "Austria", "Azerbaijan"]

    def item():
        return {rd.choice(countries): np.random.randint(1e3), rd.choice(countries): np.random.randint(1e3)}
    dict = {}
    for i in range(1000000):
        dict[i] = item()

    print("Starting pattern charting...")

    countryChartPatterns(dict,'newPatternCountries.png')
于 2016-09-07T17:52:28.490 に答える