Hexbin & scatter plot performance
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- matplotlib, python
- Ambito
- data-visualization, performance
Direzione di ricerca
La issue nomina plt.hexbin e riporta i tempi per diversi numeri di punti e bin, ma non menziona alcun file del progetto, test o modifica al codice richiesta. Inizia riproducendo il benchmark descritto nella issue; per completarlo sarebbero necessari un’attività di performance o documentazione chiarita e una definizione di done concordata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
When do scatter and hexbin plots start performing poorly?
A timing of plt.hexbin with random numbers showed that for points less than 10^6 the time remained roughly consistenly 200 ms. For 10^7, the time increased dramatically to 1.6 s. 10^8 took 12 s. The importance here is that the number of hexbin is consistent for all tests, thus the timing difference stems from binning.
One year of 1-minute measurements is approximately half a million points.
ChatGPT showed similar results:
Now, let's consider the base case of 1 million points. How many bins are feasible?
100x100 bins is fast: 400 ms. 200x200 bins is ok: 1s. 1000x1000 bins is slow: 15s. Note that the difference in number of bins is 100 and not 10 as they are multiplied.
Conclusion
Hexbin is definitely suitable for 1 minute or 1 second data points. The default of 100x100 hexbins is a good option.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1
- Fork
- 2
- Merge medio
- 17h 36m
- PR unite (30g)
- 4
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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