def update(frame): # 根据时间选择点的位置 # index = np.where(time <= time[frame])[0][-1] # sc.set_offsets([x[index], y[index]]) x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return sc, # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=20, blit=True) 这段代码为什么这么慢，怎么优化

这段代码执行慢可能是因为数据量较大，每帧都需要重新计算点的位置。可以考虑将数据预处理，把每个时间点对应的位置提前计算好，然后在动画过程中直接调用预处理好的结果即可。这样可以减少计算量，提高代码执行效率。

另外，可以考虑使用缓存来存储计算结果，避免重复计算，提高性能。具体实现方式可以使用 Python 的装饰器来实现。例如，使用 `functools.lru_cache` 装饰器来缓存函数的结果：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=None)
def calculate_positions(label):
    x = data.loc[data['label']==label]['position_x']
    y = data.loc[data['label']==label]['position_y']
    return np.column_stack((x, y))

然后在 `update` 函数中调用 `calculate_positions` 函数来获取点的位置：

def update(frame):
    offsets = calculate_positions(frame)
    sc.set_offsets(offsets)
    return sc,

这样可以大大提高代码执行效率。