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() 
  • numpy arange и где
  • IPython: как автоматически загружать файл npz и присваивать значения переменным?
  • Возможно ли в numpy использовать расширенную сортировку списка и все еще получить представление?
  • Приближение замкнутой кривой к множеству точек
  • itertools не распознает numpy int как действительные входы на Python 3.6
  • numpy ndarray hashability
  • Связь между scipy и numpy
  • Разница между формой numpy.array (R, 1) и (R,)
  • Python - лучший язык программирования в мире.