Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Hexbin & scatter plot performance

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
matplotlib, python
領域
data-visualization, performance

調査の方向性

この issue では plt.hexbin を挙げ、異なる点数とビン数に対する実行時間を報告していますが、プロジェクトのファイル、テスト、または要求されたコード変更については何も記載されていません。まず、issue に記載されたベンチマークを再現してください。完了には、明確化されたパフォーマンスまたはドキュメントのタスクと、合意された Definition of Done が必要です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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:

Image

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.

主要言語
Python
スター
1
フォーク
2
平均マージ
11分
マージ済み PR（30日）
2

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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