Построение большого числа точек и краев в matplotlib

У меня есть несколько точек (около 3000) и ребер (около 6000) в этом типе формата:

points = numpy.array([1,2],[4,5],[2,7],[3,9],[9,2]) edges = numpy.array([0,1],[3,4],[3,2],[2,4]) 

где ребра – индексы в точки, так что начальная и конечная координаты каждого ребра задаются:

 points[edges] 

Я ищу более быстрый / лучший способ их построения. В настоящее время у меня есть:

 from matplotlib import pyplot as plt x = points[:,0].flatten() y = points[:,1].flatten() plt.plot(x[edges.T], y[edges.T], 'y-') # Edges plt.plot(x, y, 'ro') # Points plt.savefig('figure.png') 

Я читал о lineCollections, но не знаю, как их использовать. Есть ли способ использовать мои данные более напрямую? В чем тут узкое место?

Некоторые более реалистичные тестовые данные, время для построения составляет около 132 секунд:

 points = numpy.random.randint(0, 100, (3000, 2)) edges = numpy.random.randint(0, 3000, (6000, 2)) 

2 Solutions collect form web for “Построение большого числа точек и краев в matplotlib”

Ну, я нашел следующее, что намного быстрее:

 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection lc = LineCollection(points[edges]) fig = plt.figure() plt.gca().add_collection(lc) plt.xlim(points[:,0].min(), points[:,0].max()) plt.ylim(points[:,1].min(), points[:,1].max()) plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'ro') fig.savefig('full_figure.png') 

Можно ли сделать это быстрее?

Вы также можете просто сделать это в одном сюжетном вызове, который значительно быстрее, чем два (хотя, вероятно, по существу то же самое, что и добавление LineCollection).

 import numpy import matplotlib.pyplot as plt points = numpy.array([[1,2],[4,5],[2,7],[3,9],[9,2]]) edges = numpy.array([[0,1],[3,4],[3,2],[2,4]]) x = points[:,0].flatten() y = points[:,1].flatten() plt.plot(x[edges.T], y[edges.T], linestyle='-', color='y', markerfacecolor='red', marker='o') plt.show() 
  • Как я могу маскировать элементы массива записей в Numpy?
  • Преобразование данных в Pandas непосредственно в Матрицу Sparse Numpy
  • Самый быстрый способ преобразования массива Numpy в разреженный словарь?
  • Данные считываются как одномерные, но не - «ValueError: требуется больше 1 значения для распаковки»
  • Эффективно получить индексы гистограмм в Python
  • Ненус против встроенного списка копий
  • Отбрасывать ненулевые значения вдоль каждой строки нижнего треугольного массива numpy
  • Ошибка настройки номера: дополнительный формальный аргумент
  • Установка NumPy через Anaconda в Windows
  • Назначить в сетку массива NumPy заданные индексы строк и столбцов
  • Удалить ведущие и завершающие нули из многомерного списка в Python
  • Python - лучший язык программирования в мире.