質問

をしたいプロジェクトグラフデータ Tomcat ログ用 gnuplot-py, での具体的な介入の特定の要求をメモリ割り当て、ガベージコレクション何 英知gnuplot-py vs Matplotlib Pythonグラフ化を行う.がよりよいグラフデータ図書館のあんなに聞いた。

私の一般的:

  • なgnuplotは大量の文書、gnuplot-pyは来ない。どのように良いドキュメニュー Matplotlib?
  • あるものgnuplotできないが、gnuplot-pyできない?
  • なMatplotlibよPython収録時間はどのくらいですか。
  • があるのは大きなショー停止のバグですか？Annoyances?
  • 現在、gnuplotはグラフデータ100,000のポイントというスケールこまでなりました。は期待したいです。してはどうかMatplotlibを扱う。
  • 使いやすさ、時間の大幅な削減を実現しgnuplot vs Matplotlib?
  • どれほど簡単なる既存のポートgnuplot-pyコードMatplotlib?

ただしこのアプローチす。

役に立ちましたか？

解決

  • 確認できます matplotlibのドキュメント ます。思うのですか。
  • 私は非常に経験の少ないgnuplot-pyういうことはできないかどうかをすることができgnuplotできます。
  • Matplotlibは、専用のPythonでの様子をよく見て、発見したことはとてもよくPythonイディオム。
  • Matplotlibは、成熟したプロジェクト.NASAである。
  • 私はプロット数千万点Matplotlibいた美しいと回答した。
  • を超えてオブジェクト指向方法を用いMatplotlibをpylabインタフェースをプロットのとっても簡単でMATLAB、とても簡単です。
  • として移植からgnuplot-pyにmatplotlibを持っていません。

他のヒント

Matplotlib=使いやすさ、Gnuplot=昇とともにより良い性能

この投稿は古いですが、答えした通りすがりしたかったので入れるにあたっては、自分のセント.ここでは私の結論またどこかで聞いたような、ビッグデータセットを使用してみてくださいMatplotlib.るのが難しいのですが、見栄えを良くするためただし、 本当に 必要な性能、利なGnuplot.私は追加のコードで利用するマシンを見て自分であれば、グアダラハラアセンブリを見る事ができ、リアルなパフォーマンスのベンチマークがはずがある。

以下のグラフを表すのに必要な時間（秒）:

  • プロットのランダムに散布グラフ
  • 保存グラフをpngファイル

Gnuplot VS Matplotlib

構成：

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

思い出のギャップがより広く実行する場合は、古いコンピュータにより以前のバージョンでのライブラリー（30秒差の大きい散布図).

また、mentionnedのコメントを、同等の品質を推定した。ものであり汗ることでGnuplot.

こちらのコード生成のグラフ たい場合にはぜひ試してみてください利用するマシン:

# -*- 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()

matplotlib が良文書は、いかなり安定しています。このプロットで美しく-"掲載品質"でした。の書類のコード例は、オンラインで学び、使用しないほうがいいと思いまっていくの翻訳 gnuplot コードです。しmatplotlibを利用した科学者の研究プロットデータと報告書を準備もでもです。

目のmatplotlibことができる統合してPythonのGui(wxPython や PyQt, 少なくとも)をGUIアプリケーションのための良い。

は、長い時間のために（私自身のPythonラッパーで）GNUplotという紹介を使用して（そして実際に80年代に見える出力を好きではない）した後、私はmatplotlibのを見た始めました。私はそれが非常に多く、出力は本当に良さそうに見えますが好きと（それもGNUplotという紹介のために行くが）ドキュメントは、高品質と豊富にあると言わなければなりません。私はmatplotlibのドキュメントで探し年代を過ごした一つのことは、画像ファイルにではなく、画面に書き込む方法です！幸運なことに、このページには、かなりよくそれを説明する：のhttp：// WWW .dalkescientific.com /執筆/日記/アーカイブ/ 2005/04/23 / matplotlib_without_gui.htmlする

私は両方を果たしている、と私はPythonの統合、オプション、およびグラフ/プロットの品質の面ではるかに優れmatplotlibのが好き。

何gnuplotはgnuplotの-Pyはあまりにも行うことができます行うことができます。 gnuplotのパイプ（pgnuplot）で駆動することができるからです。 gnuplotの-Pyがそれのためだけの薄い層です。だから、あなたはそれを心配する必要はありません。

なぜ私は多分論文に非常に有用である多くの出力形式（PDF、PSおよびラテックス）、gnuplotのを好む、とデフォルトの出力は、より科学的なスタイルに見える：）

パフォーマンスとポイントの多くをプロットについて：私はgnuplotの*とmatplotlibのを使用して、500.000ポイントテキストファイルからロードされ、PNGに保存されたの散布のためにこれを比較した。

500.000 points scatterplot
gnuplot:      5.171 s
matplotlib: 230.693 s

私は一度だけ、それを実行し、結果は同じに見えるしていないが、私はアイデアは明らかだと思う：gnuplotはパフォーマンスで勝利。

* gnuplotpyデモは私のためのアウトボックスは動作しませんので、私はgnuplotの直接使用。 matplotlibのは、Pythonの統合で勝利します。

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