Python高效批量绘图方法

气象学家

发布于 2020-02-17 17:22:38

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发布于 2020-02-17 17:22:38

文章被收录于专栏：气象学家

以下文章来源于气象杂货铺，作者bugsuse

在数值预报后处理中经常需要批量出图，而基于matplotlib的图形渲染速度较慢，而提高出图的速度通常可通过两个方面来解决：

多进程进行绘图
图形渲染调整

多进程

在python中使用多进程方法加速批量出图是非常方便的。但这需要电脑有多个核，当然对于现代电脑和服务器而言已经不再是问题。

可选择deco和multiprocessing工具解决此问题。deco是对multiprocessing的封装，使用更加简单方便。

示例：

from deco import *

@concurrent(processes=4) # We add this for the concurrent function
def process_lat_lon(lat, lon, data):
 #Does some work which takes a while
 return result

@synchronized # And we add this for the function which calls the concurrent function
def process_data_set(data):
 results = defaultdict(dict)
 for lat in range(...):
   for lon in range(...):
     results[lat][lon] = process_lat_lon(lat, lon, data)
 return results

第一个装饰器中给定了一个参数processes：表示进程数，如果没有给定，则使用所有的cpu。

第一个函数使用装饰器@concurrent，第二个函数使用了装饰器@synchronized，第二个函数中调用了第一个函数。第二个函数的装饰器是可选的，但最好使用装饰器进行封装。

图形渲染

以数值预报模式的批量出图过程中的气象要素空间分布为例。气象要素的空间分布必然涉及到地理信息的处理，比如添加海岸线、省市边界线、江流河海等。对于空间分布图而言，上述的地理信息是不变的。因此在批量出图时，相同地理范围的图可以使用相同的背景图。以温度的空间分布为例，这里所说的背景图是除了温度的空间分布外的海岸线、省市边界线、轴的标注等信息。

在绘图的时候都是按照图层进行先后叠加的，而叠加后的图层是可以删除的。批量出图时只需要将会变的信息清空，然后在背景图上叠加新的信息即可。这样，就能节省绘制地图的时间，每次只需要绘制一次地图即可。想想如果需要批量生成的图数量很多的话，这样就能节省很多时间。

删除图层操作

对于matplotlib.contour类函数而言，删除操作如下：

con = ax.contourf(lon, lat, temp)

for coll in con.collections:
   coll.remove()

线或者文本操作

lines = ax.plot(a, y)

l = lines.pop(0)
l.remove()

对于文本操作而言，以设置标题为例：

at = ax.set_title('Test')
at.remove()

会出现以下错误信息：

NotImplementedError: cannot remove artist

搜索了很久没找到解决办法，也就没有尝试。

但可以通过更新文本的方式覆盖原先的文本信息，比如：

ax.set_title(None)

这样就能解决上述问题了。当然也可以使用如下方式：

ax.set_visible(False)

测试对比

整个循环批量出图需要对9个变量，输出4725张图。以下性能测试分析仅选取一个变量，绘制7张图。

单核对比

time kernprof -l plot.py

real0m31.441s
user1m22.964s
sys0m1.092s

Line #     Hits         Time Per Hit   % Time Line Contents
==============================================================
    63         7     250148.0  35735.4      0.8     fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
    64         7        273.0     39.0      0.0     m = Basemap(llcrnrlon=lon[0,0], llcrnrlat=lat[0,0],
    65         7        163.0     23.3      0.0                  urcrnrlon=lon[-1,-1], urcrnrlat=lat[-1,-1],
    66         7         14.0      2.0      0.0                  projection='lcc', resolution='l',
    67         7         15.0      2.1      0.0                  lat_1=30, lat_2=60,
    68         7   15828248.0 2261178.3     52.2                  lat_0=33.5, lon_0=106)
    69         7         43.0      6.1      0.0     shp = m.readshapefile('shps/cnhimap', 'china',
    70         7    3270262.0 467180.3     10.8                    linewidth=1.5, color='k', ax=ax)
    71         7         28.0      4.0      0.0     hb  = m.readshapefile('shps/hb', 'hebei',
    72         7     348692.0  49813.1      1.1                            linewidth=1.5, color='blue', ax=ax)
    73         7      55085.0   7869.3      0.2     x, y = m(lon, lat)
    74
    75         7        107.0     15.3      0.0     con = m.contourf(x, y, aqid, np.arange(rangs[0], rangs[-1]+1, 1),
    76         7         16.0      2.3      0.0                       vmin=rangs[0], vmax=rangs[-1], norm=aqi_norm,
    77         7    2528715.0 361245.0      8.3                       cmap=aqi_cmap, extend=extend, ax=ax)
    78
    79         7         29.0      4.1      0.0     m.drawparallels(yticks, labels=[1,0,0,0], linewidth=0.5,
    80         7     464004.0  66286.3      1.5                      ax=ax, fmt=lat2str, fontdict=dict(fontsize=FT))
    81         7         25.0      3.6      0.0     m.drawmeridians(xticks, labels=[0,0,0,1], linewidth=0.5,
    82         7     317093.0  45299.0      1.0                      ax=ax, fmt=lon2str, fontdict=dict(fontsize=FT))
    83         7      23429.0   3347.0      0.1     m.drawcoastlines()

通过性能分析结果可以看出：

创建 map 占据了超过一半的时间，占比52.2%，而添加地图边界占比11.9%，添加轴标注占比2.5%。而这些都属于背景图的信息，只需要创建一次即可。

将背景图信息的部分单独拿出来，只创建一次，每次在背景图上添加新图层，新的图存储后将添加的图层删除，然后重复利用。

以下是优化后代码的执行结果：

time kernprof -l plot_eff.py

real0m14.141s
user0m21.010s
sys0m0.670s

相比于之前运行的31s，优化后的代码运行时间只有14s，速度提升了超过50%。

多核对比

多核并行运行采用deco工具，使用3个核进行测试。

time python plot.py

real0m11.224s
user0m55.686s
sys0m1.610s

猜测可能是只创建了一个figure对象，导致在使用多进程传递对象时出现了混乱，从而导致出现问题。而后对代码进行了改进，仅将创建map的代码放到了循环之外，只创建一次地图。毕竟创建地图的代码的时间占比就超过了50%，其余部分占比较低，改动此项仍能大幅节省画图时间。

测试单背景图的多核时出现了问题，figure.canvas 为 NoneType，导致出错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'print_figure'

以下是改进后的3个核的运行效率，相比于原始脚本而言，仍然提升了35%。

time python plot_eff.py

real0m7.274s
user0m20.875s
sys0m0.857s

注意事项

通过图形渲染流程来优化绘图时需要注意：matplotlib在绘图的时候如果使用subplots创建Figure对象，添加colorbar的时候，图形对象会进行自适应，删除colorbar之后axes的位置并不会自动适应到原始位置，此时如果添加新的图层和colorbar，会导致新的Figure对象中的axes的位置再次缩小。每重复一次删除/更新操作，axes的位置会缩小一些，重复越多，axes越小。

解决方法如下：可通过如下方式创建Figure图像，固定contourf的axes和colorbar的axes，这样每次删除/更新新图层时就不会出现上述问题。

fig = plt.Figure(figsize=(12, 9))

ax = fig.add_axes([0.12, 0.11, 0.64, 0.77])
cax = fig.add_axes([0.78, 0.2, 0.022, 0.6])

当然，subplots应该也有自适应的方式，但是尝试了很多方法都没有实现，暂时先放下了。尝试了更新axes的位置，然后更新图形：

gp = ax.get_position()

ax.set_position(gp)
ax.autoscale()
ax.relim()
fig.canvas.draw()

参考链接

https://stackoverflow.com/questions/27345157/matplotlib-how-to-remove-just-one-contour-element-from-axis-with-other-plotted
https://stackoverflow.com/questions/4981815/how-to-remove-lines-in-a-matplotlib-plot
https://stackoverflow.com/questions/21565445/matplotlib-says-fig-canvas-is-none-so-i-cant-use-fig-canvas-draw

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原始发表：2020-01-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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