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python - 如何快速绘制数千个圆圈？

coder 2023-08-20 原文

我正在尝试绘制几个(数千个)圆形对象 - 我没有太多使用 Python 的经验。我有兴趣指定位置、半径和颜色。是否有更有效的方法来实现相同的结果？:

import matplotlib.pyplot as plt

xvals = [0,.1,.2,.3]
yvals = [0,.1,.2,.3]
rvals = [0,.1,.1,.1]

c1vals = [0,.1,0..1]
c2vals = [.1,0,.1,0]
c3vals = [.1,.1,.1,.1]

for q in range(0,4):
    circle1=plt.Circle((xvals[q], yvals[q]), rvals[q], color=[0,0,0])
    plt.gcf().gca().add_artist(circle1)

最佳答案

这里的关键是使用Collection。在您的情况下，您想要创建一个 PatchCollection。

Matplotlib 通过使用集合来优化绘制许多相似的艺术家。这比单独绘制每一个要快得多。此外，该地 block 不会包含数以千计的个体艺术家，而只会包含一个集合。这加快了每次绘制情节时需要对每个艺术家进行操作的许多其他杂项操作。

scatter 实际上比您当前的方法多 快，因为它会添加一个集合而不是单独的艺术家。但是，它还会绘制尺寸不在数据坐标中的标记。

要解决这个问题，您可以使用与 scatter 相同的方法，但要手动创建集合。

举个例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.collections

num = 5000
sizes = 0.2 * np.random.random(num)
xy = 50 * np.random.random((num, 2))

# Note that the patches won't be added to the axes, instead a collection will
patches = [plt.Circle(center, size) for center, size in zip(xy, sizes)]

fig, ax = plt.subplots()

coll = matplotlib.collections.PatchCollection(patches, facecolors='black')
ax.add_collection(coll)

ax.margins(0.01)
plt.show()

这对我来说非常流畅。只是为了证明圆圈在数据坐标中，请注意如果我们放大一个窄矩形会发生什么(注意:这假设绘图的纵横比设置为 auto):

如果您真的很注重速度，您可以按照@tcaswell 的建议使用EllipseCollection。

EllipseCollection 只会制作一个路径，但会在绘制时缩放和平移到您指定的位置/大小。

缺点是虽然大小可以在数据坐标中，但圆将始终是圆，即使绘图的纵横比不是 1。(即圆不会像在上图)。

优点是速度快。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.collections

num = 5000
sizes = 0.4 * np.random.random(num)
xy = 50 * np.random.random((num, 2))

fig, ax = plt.subplots()

coll = matplotlib.collections.EllipseCollection(sizes, sizes,
                                                np.zeros_like(sizes),
                                                offsets=xy, units='x',
                                                transOffset=ax.transData,
                                                **kwargs)
ax.add_collection(coll)
ax.margins(0.01)
plt.show()

当我们放大与第二个图相似的区域时，请注意差异。圆圈变大(大小在数据坐标中)，但仍然是圆圈而不是变长。它们不是“数据”空间中圆圈的准确表示。

为了了解时差，下面是使用三种方法中的每一种方法创建和绘制具有相同 5000 个圆圈的图形的时间:

In [5]: %timeit time_plotting(circles)
1 loops, best of 3: 3.84 s per loop

In [6]: %timeit time_plotting(patch_collection)
1 loops, best of 3: 1.37 s per loop

In [7]: %timeit time_plotting(ellipse_collection)
1 loops, best of 3: 228 ms per loop

关于python - 如何快速绘制数千个圆圈？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32444037/

数千圆圈codeimagepythonperformanceobjectmatplotlib

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