Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Hexbin & scatter plot performance

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#2 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
matplotlib, python
Lĩnh vực
data-visualization, performance

Hướng nghiên cứu

Issue đề cập đến plt.hexbin và báo cáo thời gian cho các số lượng điểm và bin khác nhau, nhưng không nêu tệp dự án, bài kiểm thử hay thay đổi mã được yêu cầu nào. Trước tiên, hãy tái hiện benchmark được mô tả trong issue; để hoàn thành sẽ cần một nhiệm vụ về hiệu năng hoặc tài liệu được làm rõ và một định nghĩa done đã được thống nhất.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
1
Fork
2
Merge trung bình
18 giờ 25 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
4

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của AssessingSolar/solarpy

Tất cả issue của AssessingSolar/solarpy

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.