Matplotlib: đồng thời vẽ trong nhiều chủ đề

Question

Tôi đang cố gắng làm một số âm mưu song song để hoàn thành công việc hàng loạt lớn nhanh hơn. Để kết thúc này, tôi bắt đầu một chủ đề cho mỗi cốt truyện tôi có kế hoạch làm.

Tôi đã hy vọng rằng mỗi chuỗi sẽ kết thúc âm mưu của nó và đóng chính nó (như tôi đã hiểu nó, Python đóng chủ đề khi chúng vượt qua tất cả các câu lệnh trong run()). Dưới đây là một số mã cho thấy hành vi này.

Nếu dòng tạo hình được nhận xét, nó chạy như mong đợi. Một miếng ngon đáng tin cậy khác là nó cũng chạy như mong đợi khi bạn chỉ sinh ra một sợi.

import matplotlib.pyplot as plt 
import time 
import Queue 
import threading 

def TapHistplots(): 
    ## for item in ['str1']: 
# # it behaves as expected if the line above is used instead of the one below 
    for item in ['str1','str2']: 
     otheritem = 1 
     TapHistQueue.put((item, otheritem)) 
     makeTapHist().start() 

class makeTapHist(threading.Thread): 
    def run(self): 
     item, otheritem = TapHistQueue.get() 
     fig = FigureQueue.get() 
     FigureQueue.put(fig+1) 
     print item+':'+str(fig)+'\n', 
     time.sleep(1.3) 
     plt.figure(fig) # comment out this line and it behaves as expected 
     plt.close(fig) 

TapHistQueue = Queue.Queue(0) 
FigureQueue = Queue.Queue(0) 
def main(): 
    start = time.time() 
    """Code in here runs only when this module is run directly""" 
    FigureQueue.put(1) 
    TapHistplots() 
    while threading.activeCount()>1: 
     time.sleep(1) 
     print 'waiting on %d threads\n' % (threading.activeCount()-1), 
    print '%ds elapsed' % (time.time()-start) 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

Mọi trợ giúp đều được đánh giá cao.

Answer 1

Đối với giao diện pylab có giải pháp Asynchronous plotting with threads.

Nếu không có pylab, có thể có các giải pháp khác nhau cho mỗi phụ trợ của matplotlib (Qt, GTK, WX, Tk). Vấn đề là mỗi bộ công cụ GUI có mỗi mainloop GUI riêng. Bạn có thể xem cách ipython giải quyết vấn đề này.

Answer 2

Tại sao không chỉ sử dụng đa xử lý? Theo như tôi có thể nói từ mô tả của bạn, luồng sẽ không giúp bạn nhiều, dù sao ...

Matplotlib đã là chủ đề để bạn có thể hiển thị và tương tác với nhiều hình cùng một lúc. Nếu bạn muốn tăng tốc độ xử lý hàng loạt trên một máy đa lõi, bạn sẽ cần đa xử lý bất kể.

Như một ví dụ cơ bản (Cảnh báo: Điều này sẽ tạo ra 20 file .png nhỏ trong bất cứ thư mục bạn chạy nó trong!)

import multiprocessing 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def main(): 
    pool = multiprocessing.Pool() 
    num_figs = 20 
    input = zip(np.random.randint(10,1000,num_figs), 
       range(num_figs)) 
    pool.map(plot, input) 

def plot(args): 
    num, i = args 
    fig = plt.figure() 
    data = np.random.randn(num).cumsum() 
    plt.plot(data) 
    plt.title('Plot of a %i-element brownian noise sequence' % num) 
    fig.savefig('temp_fig_%02i.png' % i) 

main()