Matplotlib projesine sunulan bir çekme isteği (Pull Request), kütüphanenin performansını artırmayı hedefliyor. Bu değişiklik, numpy kütüphanesindeki np.column_stack fonksiyonunun belirli güvenli kullanımlarını np.vstack().T ile değiştirerek önemli hız kazanımları sağlıyor. np.column_stack bellek üzerinde elemanları aralıklı olarak kopyalarken, np.vstack().T bitişik bellek kopyaları yaparak ve bir görünüm (view) döndürerek daha verimli çalışıyor. Yapılan benchmark testlerine göre, bu optimizasyon yayın (broadcast) ile %24, yayın olmadan ise %36'ya varan oranlarda performans artışı sağlıyor.
Dönüşümün güvenliği kritik bir nokta olarak vurgulanıyor. column_stack([A, B]) ifadesinin vstack([A, B]).T ile eşdeğer olabilmesi için, A ve B'nin ya aynı uzunlukta 1D diziler ya da aynı boyutta 2D diziler olması gerekiyor. Farklı boyutlara sahip diziler (örneğin 2D ve 1D) için bu dönüşüm güvenli kabul edilmiyor ve uygulanmıyor. Bu çekme isteği kapsamında, lib/matplotlib/lines.py, lib/matplotlib/path.py ve lib/matplotlib/patches.py dosyalarında üç adet güvenli np.column_stack kullanımı np.vstack().T ile değiştirildi.
Yapılan değişikliklerin tamamı üretim kodunda yer alıyor ve mevcut işlevselliği bozmadığı, sadece saf bir performans optimizasyonu olduğu belirtiliyor. Mevcut test paketinin herhangi bir değişikliğe ihtiyaç duymadan geçmesi bekleniyor. Bu tür mikro optimizasyonlar, Matplotlib gibi yaygın kullanılan bir kütüphanenin genel performansına önemli katkılar sağlayarak kullanıcı deneyimini iyileştiriyor ve daha büyük veri setleriyle çalışırken işlem sürelerini kısaltıyor.
Bu optimizasyon, Matplotlib gibi yaygın kullanılan bir veri görselleştirme kütüphanesinin temel işlemlerinde önemli hızlanmalar sağlayarak bilimsel hesaplama ve veri analizi süreçlerini daha verimli hale getiriyor.