我有一个包含 250.000 行但 140 列的数据框，我正在尝试构建一个对图。的变量。
我知道子图的数量很大，而且绘制图所需的时间也很多。 （我在 3.4 GHZ 和 32 GB RAM 的 i5 上等待了一个多小时）。
记得 scikit learn 允许并行构建随机森林，我正在检查这对于 seaborn 是否也可行。
然而，我什么也没找到。源代码似乎为每个图像调用 matplotlib 绘图函数。
这不能并行吗？如果是，从这里开始的好方法是什么？
您可以减少采样，而不是并行化DataFrame也就是说，如果确实存在速度瓶颈，则可以快速查看 1000 行。通常，1000 分足以大致了解正在发生的情况。
i.e. sns.pairplot(df.sample(1000)).
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