如何解决 matplotlib 中的溢出错误？

Question

我正在使用 scipy.integrate 的 odeint 包求解一组耦合微分方程。

对于整合时间，我有：

 t=numpy.linspace(0,8e+9,5e+06)

其中 5e+06 是时间步长。

然后我绘制我有这样的方程：

plt.xscale('symlog') #x axis logarithmic scale
plt.yscale('log',basey=2) #Y axis logarithmic scale
plt.gca().set_ylim(8, 100000) #Changing y axis ticks
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
plt.title("Example graph")
plt.xlabel("time (yr)")
plt.ylabel("quantity a")
plt.plot(t,a,"r-", label = 'Example graph')
plt.legend(loc='best')

其中 a 是时间因变量。（这只是众多图表中的一张。）

然而，图表看起来有点参差不齐，而不是振荡，我得到这个错误：

OverflowError: Exceeded cell block limit (set 'agg.path.chunksize' rcparam)

我不太确定这个错误意味着什么，我看过其他答案，但不知道如何实现“agg.path.chunksize”。

此外，集成 + 绘图需要大约 7 个小时，而且还有一些 CPU 处理技巧，所以我真的不想实现任何会增加时间的东西。

我怎样才能克服这个错误？

我试图减少时间步长，但是我得到了这个错误：

Excess work done on this call (perhaps wrong Dfun type).
Run with full_output = 1 to get quantitative information.

Answer 1

正如错误消息所暗示的那样，您可以将 chunksize 设置为更大的值。

plt.rcParams['agg.path.chunksize'] = 1000

但是，您也可以批判性地反映为什么会首先发生此错误。只有当您试图在图表上绘制大量不合理的数据时才会发生这种情况。意思是，如果您尝试绘制 200000000 个点，渲染器可能无法将它们全部保存在内存中。但或许应该问问自己，为什么要绘制这么多点？一个屏幕可能会在横向上显示大约 2000 个点，一张打印纸可能会显示 6000 个。一般来说，使用更多的点是没有意义的。

现在，如果您的微分方程的解需要很大的点密度，这并不意味着您需要将它们全部绘制出来。

例如，可以每 100 个点绘制一次，

plt.plot(x[::100], y[::100])

最有可能甚至不影响视觉情节外观。