fig = plt.figure(dpi=100,figsize=(10,20)) ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal') ax.set_xlim((40,-100)) ax.set_ylim((-50,-160)) for i in polygon_list: ax.add_patch(Polygon(list(i), closed=True,fill=True)) sc = ax.scatter(0, 0,color='red') time_text = ax.text(-100,-160, '', fontsize=15) # 定义动画函数 def update(frame): # 根据时间选择点的位置 x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] # text=list(data.loc[(data['phase']=='A')&(data['label']==frame)]['count']) # print(text) a=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['A'][0] b=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['B'][0] c=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['C'][0] d=output.loc[output['label']==frame].reset_index()['D'][0] text='A:'+str(a)+'\n'+'B:'+str(b)+'\n'+'C:'+str(c)+'\n'+'D:'+str(d) time_text.set_text(text) offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return [sc,time_text] # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=1000, interval=0.1, blit=True) ani.save('point.gif') # 显示动画 plt.show() 这段代码为什么慢，怎么优化

这段代码慢的原因可能有以下几个方面：

1. 数据量过大，导致绘图速度变慢。可以尝试减少数据量或者使用更高效的绘图库。

2. 在循环中不断添加图形，导致绘图重复计算，浪费时间。可以尝试将图形添加到列表中，然后一次性绘制。

3. 在动画函数中进行了大量的数据处理，导致运行速度变慢。可以尝试将数据预处理，或者使用更高效的算法。

为了优化这段代码，可以尝试以下几个方法：

1. 将数据分批处理，一次只处理部分数据，减少计算量。

2. 将图形添加到列表中，一次性绘制所有图形。

3. 将数据预处理，缓存需要频繁使用的数据，减少计算量。

4. 尝试使用其他的绘图库，如 Matplotlib 的扩展库 Seaborn 或者 Plotly，这些库可以更高效地绘制大量数据。

5. 尝试使用更高效的算法，如 KD-Tree 算法，可以更快地计算数据。

相关问题

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111)

这两行代码是用来创建一个新的图形窗口，并向其中添加一个子图的。其中，fig = plt.figure() 创建了一个名为fig的新图形窗口，而ax = fig.add_subplot(111) 将一个新的子图添加到了这个窗口中，并将其赋值给名为ax的变量。其中，参数111表示将窗口分成1行1列，当前子图位于第1个位置。这些代码通常用于创建一个新的绘图环境，并为后续的绘图操作提供一个工作区域。

fig = plt.figure() # 创建一个子图对象 ax = fig.add_subplot(111)的作用

在上面的代码中，`fig = plt.figure()` 创建了一个空的图形对象（Figure），相当于创建了一个画布，用于容纳图形元素。

接下来，`ax = fig.add_subplot(111)` 创建了一个子图对象（Axes），并将其添加到画布中的第一个位置（111表示画布分割成1行1列，当前位置为第1个）。

子图对象是用于绘制具体图形的对象，可以理解为在画布上创建一个子图区域，我们可以在这个区域上进行绘图操作，例如绘制散点图、折线图等。

在这个示例中，通过`add_subplot(111)`创建的子图对象被赋值给`ax`变量，我们可以通过`ax`来调用子图对象的方法，例如绘制球的轨迹、设置标题和坐标轴等。

总的来说，`fig = plt.figure()` 创建了一个画布对象，`ax = fig.add_subplot(111)` 创建了一个子图对象，并将其添加到画布中的第一个位置，以便后续在该子图上进行绘图操作。