Как да ускорим графиката на чако изображение

Ето пример за това как правя анимации в Chaco с помощта на таймер. Обикновено трикът (както каза J Corson) е да заредите вашите данни в масив и след това просто да използвате индекс, за да вземете последователни части от масива.

from chaco.api import ArrayPlotData, Plot
from enable.api import ComponentEditor
import numpy as np
from pyface.timer.api import Timer
from traits.api import Array, Bool, Event, HasTraits, Instance, Int
from traitsui.api import ButtonEditor, Item, View


class AnimationDemo(HasTraits):
    plot = Instance(Plot)
    x = Array
    y = Array
    run = Bool(False)
    go = Event
    idx = Int

    def _x_default(self):
        x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
        return x

    def _y_default(self):
        phi = np.linspace(0, 2 * np.pi, 360)
        y = np.sin(self.x[:, np.newaxis] + phi[np.newaxis, :]) - \
            0.1 * np.sin(13 * self.x[:, np.newaxis] - 7 * phi[np.newaxis, :])
        return y

    def _plot_default(self):
        plot_data = ArrayPlotData(y=self.y[:, 0], x=self.x)
        plot = Plot(plot_data)
        plot.plot(('x', 'y'))
        return plot

    def _go_fired(self):
        if not self.run:
            self.run = True
        else:
            self.run = False

    def _run_changed(self):
        if self.run:
            self.timer.Start()
        else:
            self.timer.Stop()

    def _run_default(self):
        self.timer = Timer(5, self._timer_tick)
        return False

    def _timer_tick(self):
        if not self.run:
            raise StopIteration
        else:
            if self.idx >= 360:
                self.idx = 0
            self.plot.data.set_data('y', self.y[:, self.idx])
            self.idx += 1

    traits_view = View(
        Item('plot', editor=ComponentEditor(), show_label=False),
        Item('go', editor=ButtonEditor(label="Start/Stop"), show_label=False),
    )


if __name__ == "__main__":
    ad = AnimationDemo()
    ad.edit_traits()

Получавам нещо подобно:

Това е само мисъл, но добавянето на всяко изображение първоначално във вашия ArrayPlotData ще реши ли проблема ви? Тогава вие не добавяте ново изображение на всяка стъпка от вашата анимация, а просто извиквате img_plot() на следващата серия. Например, ако вашите изображения се съхраняват в numpy масив, наречен images[nt, nx, ny]:

pd = ArrayPlotData()
for index in range(images.shape[0]): #Assuming you want to iterate over nt
    pd.set_data('', images[index,:,:], generate_name = True)
plot = Plot(pd)

Това автоматично наименува всяко изображение 'series1', 'series2' и т.н. След това можете да извикате:

plot.img_plot('series1', interpolation = 'nearest') #or 'series2' etc. 

за всяко изображение във вашата анимация, без да се налага да извиквате set_data().

Можете да получите сортиран списък с имената на вашите изображения ['series1, 'series2', ...], за да ги повторите, като използвате:

from natsort import natsorted #sort using natural sorting
names = natsorted(pd.list_data())

Това би ли помогнало с тясното място?