我有一个二维numpy坐标数组(x,y),其尺寸为40000x2,我要将它们输入到机器学习模型中。我将预测结果转换为具有40000x3尺寸的RGB numpy数组。RGB数组中的每个条目(行)对应于坐标数组相同条目。
我想要能够快速绘制所有内容。之前,我尝试使用scatter()函数,但是它太慢了。
# Fragment of code I used before
# coordArray (40000x2), rgbArray (40000x3)
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
for i in range(len(coordArray)):
ax.scatter(coordArray[i, 0], coordArray[i, 1], marker='o',
c=rgbArray[i], s=1.5, alpha=1)
plt.show()
我在想是否有更好/更快的方法来绘制数据。作为参考,我也正在绘制我的训练集和测试集(只是在代码片段中没有显示出来)。
rgb
数组中直接使用floats
。这甚至更简单一些。我更新了我的答案,示例数据中使用了floats
。 - Michael SzczesnyMinMaxTransform
并转换为int
。 - Michael Szczesny