Ответ 1
Вещи замедляются, потому что вы добавляете все больше изображений и рисуете их каждый раз.
Либо 1) очистите график между каждым изображением (в вашем случае pylab.cla()
), или еще лучше 2) не создавайте новое изображение, просто установите данные существующего изображения на новые данные.
В качестве примера использования cla()
:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
images = np.random.uniform(0, 255, size=(40, 50, 50))
fig, ax = plt.subplots()
fig.show()
for image in images:
ax.imshow(image)
fig.canvas.draw()
ax.cla()
И как пример просто установки данных:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
images = np.random.uniform(0, 255, size=(40, 50, 50))
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(images[0])
fig.show()
for image in images[1:]:
im.set_data(image)
fig.canvas.draw()
Вы заметите, что второй метод значительно быстрее.