python中二维numpy数组的“快速”交互式绘图答案

【问题标题】："Fast" interactive plot of a 2d numpy array in pythonpython中二维numpy数组的“快速”交互式绘图
【发布时间】：2016-05-16 16:47:35
【问题描述】：

我需要在 python 中可视化一个 2d numpy 数组。不是等高线图，不是曲面图。为 3d 数组中的每个 (x,y) 元素在 z 轴上绘制一个点。我的数据是一个 1024 x 1024 数组，但我想如果必须的话，我可以将其抽取。我需要能够通过鼠标拖动来旋转绘图以从不同的角度查看它。

Matplotlib 无法做到这一点，即使对于 100 x 100 数组也是如此。它太慢了。一个 100 x 100 的数组在拖动后需要两到三秒才能重绘。 1024 x 1024 是不可能的。

来自 Mayavi 的 mlab 似乎具有此功能，但最简单的试用版在我的系统上因 wx 错误而崩溃。据我所知，提供快速交互式旋转的包（例如 VTK）专注于渲染复杂的 3d 形状，并且不提供用于绘制数据的简单 API。

你能推荐一些选项吗？

我目前的设置：
OS X 10.11.4
蟒蛇 1.7.11
numpy 1.11.0
matplotlib 1.5.1
mayavi 4.4.0
wx 3.0.0.0

【问题讨论】：

不加评论的反对票不是很有用。
你陈述你不想要的，而不是你真正想要的。
@Han-KwangNienhuys 我想我的第一段不清楚。我有一个 2d 数组，我想在 3d 中可视化它，z 轴代表数组在每个点的值。我希望能够使用鼠标拖动来旋转它。

标签： python matplotlib plot mayavi

【解决方案1】：

这是一个 20x20 抽取的 xyz 图，这大约是我的笔记本电脑可以轻松完成的最高水平。无论如何，比这更多的点没有多大意义，因为您将无法再区分各个点。

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
X = np.linspace(-3,3,1024)
Y = np.linspace(-3,3,1024)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.exp(-(X**2+Y**2))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=20, cstride=20)

plt.show(block=False)
raw_input('Press ENTER')

您可以考虑通过 Gnuplot 进行绘图。它将比 matplotlib 更快地处理交互式旋转。示例：

set isosamp 50
set xrange [-3:3]
set yrange [-3:3]
splot exp(-x**2-y**2)

有一个 python 模块 Gnuplot.py 应该允许你直接从 python 中使用它。

【讨论】：