Matplotlib:在多个线程中同时绘图

Question

我正在尝试并行绘图以更快地完成大批量作业.为此,我为我计划制作的每个剧情开始一个主题.

我曾希望每个线程都能完成它的绘图并自行关闭(据我所知,当Python通过run()中的所有语句时,它会关闭线程).下面是一些显示此行为的代码.

如果创建图形的行已注释掉,则按预期运行.另一个看似合情合理的消息是,当你只生成一个线程时,它也会按预期运行.

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()

任何帮助都得到了适当的赞赏.

Answer 1

为什么不使用多处理？至于我从你的描述中可以看出,无论如何,线程对你都没有多大帮助......

Matplotlib已经过线程,因此您可以一次显示多个数字并与之交互.如果您想加快多核机器上的批处理速度,您无论如何都需要多处理.

作为一个基本示例(警告:这将在您运行它的任何目录中创建20个小的.png文件!)

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()

Answer 2

对于pylab接口,有一个解决方案使用线程进行异步绘图.

没有pylab每个matplotlib的后端可能有不同的解决方案(Qt,GTK,WX,Tk).问题是每个GUI工具包都有自己的GUI主循环.你可以看到如何ipython处理它.