我有一组这样的数据记录:
(s1, t1), (u1, v1), color1
(s2, t2), (u2, v2), color2
.
.
.
(sN, tN), (uN, vN), colorN
在任何记录中,前两个值是线段的 端点 ,第三个值是该线段的 颜色 。更具体地,(sn, tn)
是第一端点(un, vn)
的xy坐标,是第二端点的xy坐标。另外, 颜色 是具有alpha值的rgb。
通常,任何两个线段都是 断开连接的 (这意味着它们的端点不一定重合)。
如何通过一次调用(或尽可能少)使用 matplotlib 绘制此数据plot
,因为可能有成千上万条记录。
在一个大列表中准备数据并对其进行调用plot
太慢了。例如,以下代码无法在合理的时间内完成:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = []
for _ in xrange(60000):
data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
data.append('r')
print 'now plotting...' # from now on, takes too long
plt.plot(*data)
print 'done'
#plt.show()
我可以通过使用 None 插入技巧来加速绘图渲染,如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from timeit import timeit
N = 60000
_s = np.random.rand(N)
_t = np.random.rand(N)
_u = np.random.rand(N)
_v = np.random.rand(N)
x = []
y = []
for s, t, u, v in zip(_s, _t, _u, _v):
x.append(s)
x.append(u)
x.append(None)
y.append(t)
y.append(v)
y.append(None)
print timeit(lambda:plt.plot(x, y), number=1)
这将在我的计算机上执行不到一秒钟。我仍然必须弄清楚如何嵌入颜色值(带有alpha通道的RGB)。
好的,我最终将PIL图像上的行光栅化,然后将其转换为numpy数组:
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
import random as rnd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 60000
s = (500, 500)
im = Image.new('RGBA', s, (255,255,255,255))
draw = ImageDraw.Draw(im)
for i in range(N):
x1 = rnd.random() * s[0]
y1 = rnd.random() * s[1]
x2 = rnd.random() * s[0]
y2 = rnd.random() * s[1]
alpha = rnd.random()
color = (int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(alpha * 256))
draw.line(((x1,y1),(x2,y2)), fill=color, width=1)
plt.imshow(np.asarray(im),
origin='lower')
plt.show()
这是迄今为止最快的解决方案,非常适合我的实时需求。需要注意的是,绘制线条时没有抗锯齿。
本文向大家介绍Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例,包括了Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 具有不同标记颜色和大小的散点图演示。 演示结果: 实现代码: 总结 以上就是本文关于Python+matplotlib绘制不同大小和颜色散点图实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他
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