减少具有许多重叠点和alpha的矢量化散点图在磁盘上的大小

Question

在matplotlib中绘制散点图并保存为矢量格式（在本例中为PDF）时，生成的文件大小随点数成比例。

由于我有很多点，并且有很多重叠点，因此我设置alpha=.2来查看点的分布密度。在中央区域，这将导致显示的颜色等于alpha=1的外观。

将图形保存到矢量化文件时，是否有任何方法可以“裁剪”这些区域（通过组合指定距离内的重叠点），因此可以保存某种区域而不是保存每个点？

我忘了提的是：由于我需要绘制多个变量的相关性，因此我需要一个（n x n）散点图矩阵，其中n是变量的数量。这会妨碍使用hexbin或其他方法，因为我必须自己创建一个完整的图网格。

例如：

fig_sc = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax_sc = fig_sc.gca()
ax_sc.scatter(
    np.random.normal(size=100000), 
    np.random.normal(size=100000), 
    s=10, marker='o', facecolors='none', edgecolors='black', alpha=.3)
fig_sc.savefig('test.pdf', format='pdf')

由于每个点都已保存，因此文件大小约为1.5MB。我可以通过合并重叠点以某种方式“缩小”此图像吗？

我尝试了几种选项，例如设置dpi=300和transparence=False，但是由于PDF将图形存储为矢量图像，因此自然不会发生任何变化。

可能有用但有缺点的东西

• hexbin图：如果正确调整了分辨率和cmap，则可用于单个散点图，但是我想用（n x n）个散点图绘制散点矩阵。没有afaik没有hexbin-matrix图。
• 保存为栅格化格式：地块适用于期刊，该期刊会尽可能请求矢量化地块。因此，我想避免将图像存储为光栅图像。
• 随机提取部分数据：可能有用，但会改变图的外观。

有什么想法吗？
预先感谢！

Answer 1

也许您想更改方法并使用与散点图不同的方法，而将数据集的低采样任务留给Numpy和Matplotlib-换句话说，使用Numpy的histogram2d和Matplotlib的imshow

x, y = [p.random.normal(size=100000) for _ in (4, 34)]
h, xedge, yedge = np.histogram2d(x, y, bins=25)
cmap = plt.get_cmap('Greys')
plt.imshow(h, interpolation='lanczos', origin='low', cmap=cmap,
            extent=[xedge[0], xedge[-1], yedge[0], yedge[-1]])

plt.savefig('Figure1.pdf') # → 30384 bytes

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网格排列（这次使用hexbin）

np.random.seed(20190308)                                                         
fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(4,6), 
                         subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []}) 
fig.subplots_adjust(hspace=0.05, wspace=0.05)                                    

for ax in axes.flat: 
    ax.hexbin(*(np.random.normal(size=10000) for _ in ('x', 'y')), cmap=cmap) 

Answer 2

这可能是一个作弊，但您可以将其另存为.png文件，然后通过乳胶将其插入pdf画布，并使文档页边距适合图形。