python - 如何解决 matplotlib 中的溢出错误?
问题描述
我正在使用 scipy.integrate 中的 odeint 包求解一组耦合微分方程。
对于集成时间,我有:
t=numpy.linspace(0,8e+9,5e+06)
其中 5e+06 是时间步长。
然后我绘制我拥有的方程:
plt.xscale('symlog') #x axis logarithmic scale
plt.yscale('log',basey=2) #Y axis logarithmic scale
plt.gca().set_ylim(8, 100000) #Changing y axis ticks
ax = plt.gca()
ax.yaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.ticker.ScalarFormatter())
plt.title("Example graph")
plt.xlabel("time (yr)")
plt.ylabel("quantity a")
plt.plot(t,a,"r-", label = 'Example graph')
plt.legend(loc='best')
其中 a 是时间相关变量。(这只是众多图表中的一张。)
但是,这些图表看起来有点锯齿,而不是振荡,我得到了这个错误:
OverflowError: Exceeded cell block limit (set 'agg.path.chunksize' rcparam)
我不太确定这个错误意味着什么,我查看了其他答案,但不知道如何实现“agg.path.chunksize”。
此外,集成 + 绘图大约需要 7 个小时,而且还有一些 CPU 处理技巧,所以我真的不想实现任何会增加时间的东西。
我该如何克服这个错误?
我试图减少时间步长,但是我得到了这个错误:
Excess work done on this call (perhaps wrong Dfun type).
Run with full_output = 1 to get quantitative information.
解决方案
正如错误消息所暗示的,您可以将块大小设置为更大的值。
plt.rcParams['agg.path.chunksize'] = 1000
但是,您也可以批判性地反映为什么首先会发生此错误。仅当您尝试在图表上绘制大量数据时才会发生这种情况。这意味着,如果您尝试绘制 200000000 个点,渲染器可能无法将它们全部保存在内存中。但或许有人应该问自己,为什么要绘制这么多点?一个屏幕可能横向显示大约 2000 个点,一张打印纸可能显示 6000 个。一般来说,使用更多点没有意义。
现在,如果您的微分方程的解需要较大的点密度,这并不意味着您需要将它们全部绘制出来。
例如,可以每 100 个点绘制一次,
plt.plot(x[::100], y[::100])
很可能甚至不会影响视觉情节的外观。
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