Matplotlib：用不同的颜色绘制许多断开的线段

Question

我有一组这样的数据记录：

(s1, t1), (u1, v1), color1
(s2, t2), (u2, v2), color2
.
.
.
(sN, tN), (uN, vN), colorN

在任何记录中，前两个值是线段的端点，第三个值是该线段的颜色。更具体地，(sn, tn)是第一端点的x-y坐标，(un, vn)是第二端点的x-y坐标。此外，颜色是带有alpha值的rgb。

一般来说，任何两个线段都是断开连接（意味着它们的端点不一定重合）。

如何使用 matplotlib 使用单个plot调用（或尽可能少）来绘制此数据，因为可能存在数千条记录。

的尝试

在一个大的列表中准备数据并且对它进行plot调用太慢了。例如，以下代码无法在合理的时间内完成：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = []
for _ in xrange(60000):
    data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
    data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
    data.append('r')

print 'now plotting...' # from now on, takes too long
plt.plot(*data)
print 'done'
#plt.show()

我能够使用无插入技巧加快绘图渲染速度，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from timeit import timeit

N = 60000
_s = np.random.rand(N)
_t = np.random.rand(N)
_u = np.random.rand(N)
_v = np.random.rand(N)
x = []
y = []
for s, t, u, v in zip(_s, _t, _u, _v):
    x.append(s)
    x.append(u)
    x.append(None)
    y.append(t)
    y.append(v)
    y.append(None)
print timeit(lambda:plt.plot(x, y), number=1)

这在我的机器上执行一秒钟。我仍然需要弄清楚如何嵌入颜色值（带alpha通道的RGB）。

Answer 1

使用LineCollection：

import numpy as np
import pylab as pl
from matplotlib import collections  as mc

lines = [[(0, 1), (1, 1)], [(2, 3), (3, 3)], [(1, 2), (1, 3)]]
c = np.array([(1, 0, 0, 1), (0, 1, 0, 1), (0, 0, 1, 1)])

lc = mc.LineCollection(lines, colors=c, linewidths=2)
fig, ax = pl.subplots()
ax.add_collection(lc)
ax.autoscale()
ax.margins(0.1)

这是输出：

Answer 2

函数plot允许在一次调用中绘制多行，如果您的数据只在列表中，只需在将其传递给plot时将其解压缩：

In [315]: data=[(1, 1), (2, 3), 'r', #assuming points are (1,2) (1,3) actually and,
                                     #here they are in form of (x1, x2), (y1, y2)
     ...: (2, 2), (4, 5), 'g',
     ...: (5, 5), (6, 7), 'b',]

In [316]: plot(*data)
Out[316]: 
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8752870>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x8752a30>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x8752db0>]

Answer 3

好的，我最终光栅化了PIL图像上的线条，然后将其转换为numpy数组：

from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
import random as rnd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 60000
s = (500, 500)

im = Image.new('RGBA', s, (255,255,255,255))
draw = ImageDraw.Draw(im)

for i in range(N):
    x1 = rnd.random() * s[0]
    y1 = rnd.random() * s[1]
    x2 = rnd.random() * s[0]
    y2 = rnd.random() * s[1]
    alpha = rnd.random()
    color  = (int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(alpha * 256)) 
    draw.line(((x1,y1),(x2,y2)), fill=color, width=1)

plt.imshow(np.asarray(im),
           origin='lower')
plt.show()

这是迄今为止最快的解决方案，它完全符合我的实时需求。但需要注意的是，绘制的线条没有抗锯齿。

Answer 4

我已经在Python 3上尝试了很多2D渲染引擎，同时寻找面向图像的Deep Learning＆amp; amp;中输出阶段的快速解决方案。 GAN。

使用以下基准：在有和没有消除别名的情况下，将99行渲染成256x256的屏幕外图像（或任何更有效的图像）的时间。

结果，按照我老式的x301笔记本电脑的效率顺序：

• PyGtk2：~2500 FPS，（Python 2，GTK 2，不知道如何获得AA）
• PyQt5：〜1200 FPS，~350 with Antialias
• PyQt4：~1100 FPS，~380，AA
• 开罗：约750 FPS，约250加AA（仅快一点＆＃39;快速＆＃39; AA）
• PIL：~600 FPS

基线是一个循环，需要大约0.1毫秒（10,000 FPS）检索随机数并调用基元。

PyGtk2的基本代码：

from gtk import gdk
import random

WIDTH = 256
def r255(): return int(256.0*random.random())

cmap = gdk.Colormap(gdk.visual_get_best_with_depth(24), True)
black = cmap.alloc_color('black')
white = cmap.alloc_color('white')
pixmap = gdk.Pixmap(None, WIDTH, WIDTH, 24)
pixmap.set_colormap(cmap)
gc = pixmap.new_gc(black, line_width=2)
pixmap.draw_rectangle(gc, True, -1, -1, WIDTH+2, WIDTH+2);
gc.set_foreground(white)
for n in range(99):
    pixmap.draw_line(gc, r255(), r255(), r255(), r255())

gdk.Pixbuf(gdk.COLORSPACE_RGB, False, 8, WIDTH, WIDTH
    ).get_from_drawable(pixmap, cmap, 0,0, 0,0, WIDTH, WIDTH
        ).save('Gdk2-lines.png','png')

这是PyQt5：

from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import *
import random

WIDTH = 256.0
def r255(): return WIDTH*random.random()

image = QImage(WIDTH, WIDTH, QImage.Format_RGB16)
painter = QPainter()
image.fill(Qt.black)
painter.begin(image)
painter.setPen(QPen(Qt.white, 2))
#painter.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
for n in range(99):
    painter.drawLine(WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1())    
painter.end()
image.save('Qt5-lines.png', 'png')

以下是Python3-Cairo的完整性：

import cairo
from random import random as r0to1

WIDTH, HEIGHT = 256, 256

surface = cairo.ImageSurface(cairo.FORMAT_A8, WIDTH, HEIGHT)
ctx = cairo.Context(surface)
ctx.scale(WIDTH, HEIGHT)  # Normalizing the canvas
ctx.set_line_width(0.01)
ctx.set_source_rgb(1.0, 1.0, 1.0)
ctx.set_antialias(cairo.ANTIALIAS_NONE)
#ctx.set_antialias(cairo.ANTIALIAS_FAST)

ctx.set_operator(cairo.OPERATOR_CLEAR)
ctx.paint()
ctx.set_operator(cairo.OPERATOR_SOURCE)
for n in range(99):
    ctx.move_to(r0to1(), r0to1())
    ctx.line_to(r0to1(), r0to1())
    ctx.stroke()

surface.write_to_png('Cairo-lines.png')