绘制具有不同外观的大量点的 Pythonic 方法是什么？答案

【问题标题】：What is the Pythonic way to plot large numbers of points with varying appearance?绘制具有不同外观的大量点的 Pythonic 方法是什么？
【发布时间】：2015-01-03 10:17:09
【问题描述】：

我正在尝试绘制大量具有不同外观（形状、边缘颜色、面部、颜色等）的点，并且发现绘制明显的方式（对每个点使用 plot）需要非常很久。我看到了各种提高性能的方法，但发现这些方法要么降低了点外观的灵活性，要么最终变得比我认为正确的低得多。

例如，如果我有

fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots()
rands = numpy.random.random_sample((n,))

其中n 是一个很大的数字，然后使用plot 绘制每个点

for x in range(n):
    ax.plot(x, rands[x], 'o', color=str(rands[x]), mec=str(1-rands[x]))

需要很长时间，而且似乎效率很低。通过一次绘制多个点可以获得更快的结果

ax.plot(range(n), rands, 'o', color='b', mec='r')

但失去了对单个点的许多特征的控制（例如，color 和 mec 都不能是列表，许多其他方面也受到同样的限制）。使用像scatter这样的便捷方法

ax.scatter(range(n), rands, marker='o', color=[str(y) for y in rands])

也产生快速的结果；但同样失去了相当大的灵活性（尽管点可以单独着色，不支持plot 用于设置单个点的特征的剩余选项）和一些自动轴限制（使用set_xlim 和set_ylim 似乎必须完成 plot 自动执行的操作）。

最后，我看到许多示例将图形元素（如圆圈）与 collections 结合使用，虽然“对于常见用例来说速度很快”，但在我看来代码看起来“低级”

patches = []
colors  = []

for x in range(n):
    circ = matplotlib.patches.Circle((x/float(n), rands[x]), .01)
    colors.append([rands[x],rands[x],rands[x]])
    patches.append(circ)

collection = matplotlib.collections.PatchCollection(patches)
collection.set_facecolor(colors)
collection.set_edgecolor([[1-h for h in c] for c in colors])
ax.add_collection(collection)

因为它不仅打破了绘图点的抽象，而且还需要相当大的缩放和调整来恢复（甚至部分）由plot自动提供的外观（例如matplotlib.pyplot.axis('equal')是有必要避免扭曲的“点”）。

这很令人沮丧，因为plot 似乎是一种自然的使用方法，因为它提供了对各个点的所有正确自定义，并产生了很好的缩放比例和自然有界的轴 - 使用时太慢了一个时间点，并且不接受列表作为大多数属性的参数。

绘制大量点的正确 Pythonic 方法是什么，其中每个点的特征（标记、边缘颜色、面部颜色、alpha、大小等）必须可能进行自定义？使用圆形（或其他形状）和集合（然后对图形进行缩放和其他调整）真的是首选（或至少是必要的）方法吗？

【问题讨论】：

继前面的讨论stackoverflow.com/a/26764169/249341 之后，我认为自己编写一个自定义绘图函数once 来满足您的需要（例如，可变大小，等）并将其用于所有未来的项目。可以向 matplotlib 团队提交更多可定制性请求。这个网站上有几个活跃的开发者，也许他们会给你一些提示。
@Hooked：是的。但问题是，即使是这样的自定义函数是否也是 Pythonic 方式。并同意：很高兴看到plot 的点样式参数将列表作为参数。事实上，似乎必须放弃绘图并改用绘图（如果属实，这似乎是一个严重的缺点）。

标签： python performance matplotlib plot

【解决方案1】：

我以两种方式完成了 python 绘图：

pychart：自 2006 年以来一直没有发布，所以我停止使用它。
gnuplot：用 C 编写，对您的目的来说可能很快，而且很漂亮灵活的。这相当于编写一个 gnuplot 文件并将其提供给 gnuplot 二进制文件。

【讨论】：