我如何使matplotlib繪圖更快地渲染

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我想使用FigureCanvasQTAgg內的散點圖。散點圖可能有50,000個或更多的數據點。用戶想要在圖中繪製多邊形來選擇多邊形內的數據點。我已經意識到通過點擊鼠標設置點並使用Axis.plot()將它們與線連接起來。當用戶設置了多邊形的所有點時。每次添加一個新點時，我都會撥打FigureCanvasQTAgg.draw()來渲染當前版本的情節。這很慢，因爲散點圖有很多數據。有沒有辦法讓這個更快？我如何使matplotlib繪圖更快地渲染

來源

2017-03-07 Michael

您應該在散點圖中繪製數據點之前抽取數據點。如果抽取不可行，那麼您應該只顯示用戶想要繪製多邊形的區域。這應該會加快渲染速度。 – siavashk

有關於[matplotlib「slow」]（http://stackoverflow.com/search?q=%5Bmatplotlib%5D+「slow」）和354 [matplotlib「faster」]的409個問題（http://stackoverflow.com /查詢q =％5Bmatplotlib％5D + 「更快」）。他們都沒有幫助嗎？在這種情況下，更具體一點，告訴我們你已經嘗試了什麼，以及爲什麼它沒有幫助。 – ImportanceOfBeingErnest

爲什麼你需要那麼多的數據點？這段代碼的最終目標是什麼？ –

兩個可能的解決方案：

不顯示的散點圖，但hexbin情節代替。
使用blitting。

（如果有人想知道這個答案的質量;介意提問specifially問這種結構的問題，下面的評論。）

來源

2017-03-09 14:30:42 ImportanceOfBeingErnest

有趣的想法，但我確實有不止一種顏色。那怎麼樣:(我把它放在一個單獨的答案中） – Michael

我可以嘗試分散轉換使用matplotlib繪製圖像來渲染它並用imshow顯示圖像：

import matplotlib 
matplotlib.use('QT4AGG') 
import matplotlib.pyplot as plt 
import Image # PIL 
from io import BytesIO 
from matplotlib import image 

plt.scatter(xdata, ydata) 
plt.axis('off') 
plt.subplots_adjust(0, 0, 1, 1, 0, 0) 
stream = BytesIO() 
plt.savefig(stream, format='raw') 
pilImage = Image.fromstring('RGBA',size=(640, 480), data = stream.getvalue()) 
plt.imshow(image.pil_to_array(pilImage))

來源

2017-03-10 10:26:48 Michael

我如何使matplotlib繪圖更快地渲染

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