matplotlib / matplotlib/ipympl

Question about performance

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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
1.7k
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Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

Describe the issue

I realise there has already been several issues opened about the performance of ipympl (e.g. #55), compared to other libraries that render in jupyter. But I still don't fully understand why the performance is so much worse than using e.g. the %matplotlib qt backend.

Take for example the 'Looking glass' example from the matplotlib docs.
The ineractivity is very nice in the Qt backend (more than enough for our purposes, even if not quite as snappy as javascript based libs such as bokeh or plotly), but terrible in jupyter lab (laggy and leaving phantom parts of the ellipse around the plot).

Is there really no way to improve the performance of interactivity in ipympl? (I have tried to use fig.canvas.draw_idle() instead of .draw(), and it helps a little but we are still so far behind the Qt backend.

Many thanks.

Versions

 3.9.5 (default, Jun  4 2021, 12:28:51) 
[GCC 7.5.0]
ipympl version: 0.8.2
Selected Jupyter core packages...
IPython          : 7.29.0
ipykernel        : 6.5.0
ipywidgets       : 7.6.5
jupyter_client   : 7.0.6
jupyter_core     : 4.9.1
jupyter_server   : 1.11.2
jupyterlab       : 3.2.3
nbclient         : 0.5.8
nbconvert        : 6.3.0
nbformat         : 5.1.3
notebook         : 6.4.5
qtconsole        : not installed
traitlets        : 5.1.1
Known nbextensions:
  config dir: /home/nvaytet/software/miniconda3/etc/jupyter/nbconfig
    notebook section
      ipycanvas/extension  enabled 
      - Validating: OK
      ipyevents/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter-datawidgets/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter-matplotlib/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter-threejs/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter_bokeh/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter_dash/main  enabled 
      - Validating: OK
      jupyterlab-plotly/extension  enabled 
      - Validating: OK
      jupyter-js-widgets/extension  enabled 
      - Validating: OK
JupyterLab v3.2.3
/home/nvaytet/software/miniconda3/share/jupyter/labextensions
        ipycanvas v0.12.0 enabled OK
        ipyevents v2.0.1 enabled OK
        jupyter-matplotlib v0.10.2 enabled OK
        jupyterlab-datawidgets v7.0.0 enabled OK
        jupyterlab-plotly v5.4.0 enabled OK
        jupyter-threejs v2.3.0 enabled OK (python, pythreejs)
        @jupyter-widgets/jupyterlab-manager v3.0.1 enabled OK (python, jupyterlab_widgets)
        @bokeh/jupyter_bokeh v3.0.2 enabled OK (python, jupyter_bokeh)

Other labextensions (built into JupyterLab)
   app dir: /home/nvaytet/software/miniconda3/share/jupyter/lab
        jupyterlab-dash v0.4.0 enabled OK


Build recommended, please run `jupyter lab build`:
    jupyterlab-dash needs to be included in build

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Empieza reproduciendo el ejemplo de Looking Glass en JupyterLab con ipympl y compara su interacción con el backend de Qt. Examina el comportamiento de draw_idle descrito y las versiones indicadas de JupyterLab, ipympl y widget; se considera terminado cuando se haya identificado una causa concreta de rendimiento y definido una mejora medible en el renderizado interactivo.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
jupyter, python
Área
frontend, performance
Tipo de issue
Error
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
20/100

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