Natuurlijk! Hier zijn enkele best practices en technieken om de rendersnelheid en efficiëntie van je Matplotlib-visualisaties te verbeteren, vooral bij grote datasets zoals verkoopgegevens: 1. Gebruik van Agg Backend en Blijf weg van onnodige herhaaldelijke plotcreatie - Zorg dat je de juiste backend gebruikt (`Agg` is standaard voor niet-interactieve plots) en minimaliseer het aantal plotaanroepen. - Creëer één figuur en voeg daarop meerdere elementen toe in plaats van meerdere figuren. ```python import matplotlib.pyplot as plt # Bijvoorbeeld, minimaliseer het aantal plt.figure() aanroepen fig, ax = plt.subplots() ax.plot(data['datum'], data['verkoop']) # Voeg andere elementen toe indien nodig plt.show() ``` 2. Plot alleen wat nodig is - Vermijd het plotten van lege of overbodige elementen. - Filter je dataset vooraf zodat je alleen relevante data visualiseert. ```python # Filter de data voor de piekperiode filtered_data = data[data['verkoop'] > threshold] ax.bar(filtered_data['datum'], filtered_data['verkoop']) ``` 3. Gebruik van vectorized operaties en numpy - Verwerk data met numpy of pandas vóór het plotten om de verwerkingstijd te verkorten. ```python import numpy as np # Bijvoorbeeld, bereken snel gemiddelden mean_verkoop = np.mean(data['verkoop']) ``` 4. Vermijd het herhaald tekenen en herberekenen - Bouw je plot in één keer op en update deze niet onnodig. - Gebruik `set_*` methoden om bestaande plot te updaten in plaats van alles te verwijderen en opnieuw te tekenen. ```python line, = ax.plot([], []) line.set_data(data['datum'], data['verkoop']) plt.pause(0.01) ``` 5. Gebruik van `blit` voor interactieve plots - Voor dynamische of interactieve visualisaties kan `blit=True` in `FuncAnimation` de snelheid aanzienlijk verhogen. ```python from matplotlib.animation import FuncAnimation def update(frame): # Update data hier line.set_data(data['datum'], data['verkoop']) return line, ani = FuncAnimation(fig, update, blit=True) ``` 6. Plot minimaliseer en gebruik aggregaties - Als je grote datasets hebt, overweeg dan samenvattingen zoals gemiddelden per dag/week of binning, om het aantal punten te verminderen. ```python # Bijvoorbeeld, gemiddelde per week data['week'] = data['datum'].dt.isocalendar().week weekly_data = data.groupby('week')['verkoop'].mean() ax.plot(weekly_data.index, weekly_data.values) ``` 7. Overweeg andere visualisatiebibliotheken voor grote datasets - Voor grote datasets kunnen bibliotheken zoals Plotly (voor interactieve plots), Datashader of hvPlot betere prestaties bieden. 8. Vermijd overmatige styling en complexe grafische elementen - Minimaliseer gebruik van schaduwen, transparantie, en complexe stijlen die rendering belasten. 9. Gebruik van Caching en vooraf berekenen - Als je dezelfde visualisaties meerdere keren toont, cache dan de gegenereerde gegevens en plot alleen opnieuw indien nodig. 10. Profiler je code - Gebruik bijvoorbeeld `cProfile` of `line_profiler` om knelpunten te identificeren. ```python import cProfile cProfile.run('your_plot_function()') ``` Samenvatting: - Minimaliseer plot-aanroepen - Verwerk data vooraf - Gebruik efficiënte data structuren - Vermijd onnodige herplot - Overweeg gespecialiseerde bibliotheken voor grote datasets Door deze technieken toe te passen, kun je de rendersnelheid en efficiëntie van je Matplotlib-visualisaties aanzienlijk verbeteren.

Hier zijn praktische optimalisatietechnieken om Matplotlib's rendersnelheid te verbeteren voor uw verkoopgegevens: ## 1. Gebruik de Agg Backend voor statische export ```python import matplotlib matplotlib.use('Agg') # Zet voor alle plots import matplotlib.pyplot as plt ``` ## 2. Optimaliseer figuurgrootte en resolutie ```python # In plaats van grote figuren fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # Optimaliseer formaat plt.savefig('verkoop_2022.png', dpi=150, bbox_inches='tight') # Lagere DPI ``` ## 3. Reduceer datapunten voor tijdreeksen ```python import pandas as pd import numpy as np # Sample grote datasets df_verkoop = pd.read_csv('verkoop_2022.csv') # Voor tijdreeksen: aggregatie per dag/week df_dagelijks = df_verkoop.groupby('datum').agg({'omzet': 'sum'}).reset_index() # Of downsampling if len(df_verkoop) > 10000: df_sample = df_verkoop.sample(n=10000, random_state=42) ``` ## 4. Gebruik efficiënte plotmethoden ```python # SNEL: Vectorized operations ax.plot(df_dagelijks['datum'], df_dagelijks['omzet'], linewidth=0.8, alpha=0.8) # Dunnere lijnen # TRAAG: Individuele punten # for i, row in df.iterrows(): # ax.plot(row['datum'], row['omzet'], 'o') ``` ## 5. Schakel onnodige elementen uit ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # Alleen essentiële elementen ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.grid(True, alpha=0.3) # Lichte grid # Complexe plot ax.plot(df_dagelijks['datum'], df_dagelijks['omzet'], color='blue', linewidth=1) ax.set_title('Dagelijkse omzet 2022', fontsize=12) ax.tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() ``` ## 6. Cache veelgebruikte berekeningen ```python # Bereken aggregaties eenmalig maand_omzet = df_verkoop.groupby(df_verkoop['datum'].dt.month)['omzet'].sum() categorie_omzet = df_verkoop.groupby('categorie')['omzet'].sum() # Hergebruik in meerdere plots fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) ax1.bar(maand_omzet.index, maand_omzet.values) ax2.pie(categorie_omzet.values, labels=categorie_omzet.index) ``` ## 7. Gebruik `plt.show()` alleen wanneer nodig ```python # Voor productie: direct opslaan def create_sales_plot(data): fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # Plot logica plt.savefig('output.png', dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close() # Geheugen vrijmaken # Alleen plt.show() tijdens ontwikkeling ``` ## 8. Optimaliseer voor grote datasets ```python # Gebruik scatter voor veel punten met alpha if len(df_verkoop) > 5000: ax.scatter(df_verkoop['datum'], df_verkoop['omzet'], alpha=0.1, s=1, color='blue') else: ax.plot(df_verkoop['datum'], df_verkoop['omzet'], linewidth=0.5) ``` ## 9. Gebruik `tight_layout()` efficiënt ```python # Roep eenmalig aan aan het einde fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) # ... plot logica plt.tight_layout() # Eén keer aanroepen plt.savefig('dashboard.png') ``` ## 10. Alternatief voor complexe visualisaties ```python # Voor zeer grote datasets: overweeg datashader of plotly try: import datashader as ds # Voor miljoenen punten except ImportError: # Val terug op sampling df_sampled = df_verkoop.sample(10000) ``` ## Belangrijkste prestatie-tips: - Gebruik `plt.close()` om figuren te sluiten - Vermijd herhaalde plot-aanroepen in loops - Kies de juiste plottypes (line vs scatter) - Beperk het aantal subplots per figuur - Gebruik vectorformaten (PDF/SVG) voor publicatie Implementeer deze technieken stapsgewijs om de beste prestatieverbetering voor uw specifieke use case te bereiken.