快速汇总：matplotlib savefig对PNG来说太慢了。.寻找如何加速它的想法/想法，或者替代库（查科？开罗？）

更新：添加了一些（非常粗糙和准备）的代码，以说明在底部。
我使用matplotlib（python 3.x，四核macbook上最新的anaconda）通过imshow()创建一个1024 x1024 np数组（int 16的）的绘图，我的目标是在磁盘上生成一个注解的图像文件（不需要交互式显示）。
轴被设置为完全填充图形（因此没有样条线/tic等），dpi/大小组合被设置为匹配数组的大小-因此没有缩放/插值等。
在单轴的顶部，我显示3个文本区域和一些（~6）矩形补丁。
...所以没有什么花哨和几乎一样简单，你可以从一个阴谋的Angular 。

• 然而，当我保存图（与savefig）到PNG它需要大约1.8秒（！）.

我尝试将后端切换到Agg，但这将savefig（）的时间增加到约2.1秒
我认为这太慢了，我错了吗？我更喜欢用PNG保存保存，而不是JPG -但我不明白为什么PNG比JPG慢得多。我的目标是在AWS上部署，所以关心这里的速度。
有没有更快的库？（我不想要交互式UI绘图，只是基本的保存到文件绘图）
下面是一些粗略的代码，大致说明了这一点。我的机器上的输出是：

current backend: MacOSX
default save: 0.4048
default save - float64: 0.3446
full size figure: 0.8105
full size figure - with text/rect: 0.9023
jpg: full size figure - with text/rect: 0.7468
current backend:  agg
AGG: full size figure - with text/rect: 1.3511
AGG: jpg: full size figure - with text/rect: 1.1689

字符串
我无法（即使在反复尝试之后）获得示例代码来重现我在应用程序中看到的~1.7秒（处理时间）savefig（），但我认为下面的代码仍然说明了a）jpg比png快（或者相反，png似乎慢）b）它仍然看起来慢（imo）
那么我不应该期待比这更快的速度吗？.这只是它的速度吗？有没有更快的后端可用？当我在AWS（Linux）上部署时，在那里使用的最好/最快的后端是什么？

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon, Rectangle
import time

def some_text(ax):
    pm = u'\u00b1'
    string = f'blah\nblah {pm}blah\nblah blah blah'
    ax.text(10, 10, string, color='red', ha='left')
    ax.text(990, 990, string, color='green', ha='right')
    ax.text(500, 500, string, color='green', ha='center')
    ax.text(500, 500, string, color='green', ha='center', va='top', fontsize=10)
    ax.text(800, 500, string, color='green', ha='center', multialignment='center', fontsize=16)

def some_rect(ax):
    rect = Rectangle((10,10),width=100, height=100, color='red', fill=False)
    ax.add_patch(rect)
    rect = Rectangle((300,10),width=100, height=100, color='yellow', fill=False)
    ax.add_patch(rect)
    rect = Rectangle((300,600),width=50, height=50, color='yellow', fill=False)
    ax.add_patch(rect)
    rect = Rectangle((800,600),width=50, height=50, color='yellow', fill=False)
    ax.add_patch(rect)

dim = 1024
test = np.arange(dim*dim).reshape((dim, dim))
dpi = 150
inches = test.shape[1]/dpi, test.shape[0]/dpi

print('current backend:', matplotlib.get_backend())

plt.imshow(test)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test.png')
print(f'default save: {(time.process_time()-c0):.4f}')
plt.close()

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
ax.imshow(test)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test3.png')
print(f'full size figure: {(time.process_time()-c0):.4f}')

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
ax.imshow(test)
some_text(ax)
some_rect(ax)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test4.png')
print(f'full size figure - with text/rect: {(time.process_time()-c0):.4f}')

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
ax.imshow(test)
some_text(ax)
some_rect(ax)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test5.jpg')
print(f'jpg: full size figure - with text/rect: {(time.process_time()-c0):.4f}')

backend = 'agg'
matplotlib.use(backend, force=True)
import matplotlib.pyplot as plt
print('current backend: ', matplotlib.get_backend())

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
ax.imshow(test)
some_text(ax)
some_rect(ax)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test6.png')
print(f'AGG: full size figure - with text/rect: {(time.process_time()-c0):.4f}')

fig, ax = plt.subplots(figsize=inches, dpi=dpi)
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, wspace=0, hspace=0)
ax.imshow(test)
some_text(ax)
some_rect(ax)
c0 = time.process_time()
plt.savefig('test7.jpg')
print(f'AGG: jpg: full size figure - with text/rect: {(time.process_time()-c0):.4f}')

型