用Python绘制10,000+点的三维散点图（并且渲染速度快）

Question

用Python绘制10,000+点的三维散点图（并且渲染速度快）

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就性能而言，当我在 mayavi 中绘图时，以下代码片段对我来说完全正常。

import numpy as np
from mayavi import mlab

n = 5000
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
z = np.random.rand(n)
s = np.sin(x)**2 + np.cos(y)

mlab.points3d(x, y, z, s, colormap="RdYlBu", scale_factor=0.02, scale_mode='none')

但是当 n >= 10000 时，mayavi 开始变得不稳定。同样地，在数据集达到此规模时，在 matplotlib 中进行三维绘图（Axes3D.scatter）也会遇到类似困难（这就是我首先研究 mayavi 的原因）。

首先，是否有我错过的 mayavi 中的某些（微小或重大）内容，可以使渲染10,000多个点的散点图更容易？

其次，如果上面的答案是否定的，那么我还有哪些选项（无论是在 mayavi 中还是在其他Python软件包中），可以绘制如此巨大的数据集？

我标记了ParaView，只是为了说明用ParaView渲染我的数据是非常顺畅的，这让我相信我没有尝试做任何不合理的事情。

更新：

将模式指定为2D图形可以大大提高速度。例如：

mlab.points3d(x, y, z, s, colormap="RdYlBu", scale_factor=0.02,
              scale_mode='none', mode='2dcross')

可以轻松支持高达100,000个点。

如果有人能添加一些关于如何加速渲染3D字形的信息，那就太好了。

- lanery

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ian · Accepted Answer

PyQtGraph是一个更高性能的绘图包，虽然不如matplotlib或mayavi那么“美观”。它专门用于数值计算，因此可以轻松地渲染数万个点。

至于mayavi和matplotlib：我认为你已经达到了这些包所能处理的点数上限。

编辑：VisPy似乎是PyQtGraph和其他可视化包的继承者。可能有点过头了，但它可以通过将计算卸载到GPU来轻松显示几十万个点。