什麼是Pythonic繪製大量不同外觀點的方法？

我試圖繪製大量具有不同外觀（形狀，邊緣顏色，臉部，顏色等）的點，並發現繪製明顯方式（使用每個點使用plot）需要很長時間。我看到了各種提高性能的方法，但發現這些方法或者降低了點外觀的靈活性，或者最終比我看起來更爲低級。什麼是Pythonic繪製大量不同外觀點的方法？

舉例來說，如果我有

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

其中n是一些大的數量，然後使用plot繪製每個點

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

需要很長的時間，似乎非常低效。更快的結果可以通過一次

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

但控制權的個別點（這裏的許多功能喪失繪製多個點來實現，例如既不color也不mec可以是一個列表，和許多其他方面受到相同的限制）。使用便利方法如scatter

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

也產生快速結果;但同樣損失了相當大的靈活性（雖然點可以單獨着色，但不支持plot的各個點的設置功能的剩餘選項）以及一些自動軸限制（使用set_xlim和set_ylim似乎是完成plot所要做的自動）。

最後，我看到，在結合使用，如圓形圖形元素與collections許多實例，而「快常見的使用情況」，導致代碼看起來「低水平」我

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)

因爲不僅打破了繪圖點的抽象，而且還需要大量的縮放和調整來恢復（甚至部分地）由plot自動提供的外觀（這裏爲了避免扭曲的「點」，例如matplotlib.pyplot.axis('equal')是必要的）。

這是令人沮喪的，因爲plot似乎是一種自然的使用方法，因爲它提供了各個點的所有正確定製，並且結果的圖形很好地縮放並且軸自然地有界 - 使用點時它太慢並且不接受列表作爲大多數屬性的參數。

什麼是正確的Pythonic方式來繪製大量的點，其中每個點的特徵（標記，邊緣顏色，臉部顏色，alpha，大小等）必須可能被定製？是使用圓圈（或其他形狀）和集合（隨後是縮放和其他調整圖形）真的是首選的（或至少是必要的）方法？

來源

2014-11-06 orome

前面的討論http://stackoverflow.com/a/26764169/249341的後續行動，我認爲這將是有意義的自己編寫自定義的繪圖功能*一旦*已經做了你需要的東西（如變量大小等）並將其用於所有未來的項目。更多的可定製性可以向matplotlib團隊提交請求。在這個網站上有幾個活躍的開發者，也許他們會給你一些提示。 – Hooked 2014-11-06 19:12:47

@Hooked：是的。問題是，即使這樣的自定義函數是Pythonic方式。並同意：很高興看到'plot'的點樣式參數以列表作爲參數。事實上，人們似乎不得不放棄繪圖並切換到*繪圖*（如果屬實，這似乎是一個嚴重的缺點）。 – orome 2014-11-06 19:15:49

-2

我已經做了蟒蛇繪製在兩個方面：

pychart：自2006年以來一直沒有發佈，所以我停止使用它。
gnuplot：寫在C中，可能對你的目的很快，而且很靈活。這相當於編寫一個gnuplot文件並將其提供給gnuplot二進制文件。

來源

2014-11-06 19:40:32 user1277476

什麼是Pythonic繪製大量不同外觀點的方法？

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