Python中10,000+点3D散点图（带快速渲染）

Question

从性能角度看，在绘制mayavi时，以下代码段对我来说工作得非常好。

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mayavi开始一次呛。 matplotlib（Axes3D.scatter）中的类似3d绘图程序类似地与这种尺寸的数据集挣扎（为什么我首先开始考虑mayavi）。

首先，mayavi（微不足道的或不平凡的）中有一些东西我错过了，它会使10,000多个点的散点图更易于渲染？其次，如果上面的答案是否定的，还有什么其他选项（在mayavi或不同的python包中）是否必须绘制这个数量级的数据集？

我标记了ParaView只是为了增加渲染我在ParaView中的数据变得非常流畅，让我相信我不会做任何不合理的事情。

更新：

指定模式为2D字形变向加速的事情了很长的路要走。例如。

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

可轻松支持多达100,000点

它仍然是不错的，如果任何人都可以添加关于如何加快3D字形的渲染一些信息。

Answer 1

PyQtGraph是一个更高性能的绘图软件包，虽然不如matplotlib或mayavi“美丽”。它用于数字处理，因此应该轻松呈现大约一万个点。

至于mayavi和matplotlib：我认为你已经达到了这些包的可能数量。

编辑：VisPy似乎是PyQtGraph和其他一些可视化软件包的继承者。可能有点矫枉过正，但它可以通过将计算卸载到GPU轻松显示几十万个点。