Pdf matplotlib中包含大量数据点的图形

我使用matplotlib（png格式）生成了附加图像。我想使用eps或pdf，但我发现对于所有数据点，图形在屏幕上的渲染速度非常慢。除了打印更少的数据外，是否还有其他方法对其进行优化以使其加载更快

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我想你有三个选择：

正如您所提到的，您可以绘制更少的点。对于你在问题中展示的情节，我认为只每隔一点绘制一次就可以了

正如@tcaswell在其评论中所述，您可以使用线条而不是点，这样可以更有效地渲染

你可以把蓝点光栅化。Matplotlib允许您有选择地光栅化单个美工师，因此，如果将

光栅化=True

传递给plotting命令，您将获得输出文件中点的位图版本。由于位图的分辨率，以有限的缩放为代价加载速度会快得多。（请注意，轴和绘图的所有其他元素将保留为矢量图形和字体元素）

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首先，如果要在绘图中显示“趋势”，并且考虑到正在绘制的x，y阵列是“巨大的”，可以将随机子采样应用于x，y阵列，作为数据的一部分：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fraction = 0.50
x_resampled = []
y_resampled = []

for k in range(0,len(x)):
   if np.random.rand() < fraction:
       x_resampled.append(x[k])
       y_resampled.append(y[k])

plt.scatter(x_resampled,y_resampled , s=6)
plt.show()

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
分数=0.50
x_重采样=[]
y_重采样=[]
对于范围（0，len（x））中的k：
如果np.random.rand（）小于分数：
x_重采样。追加（x[k]）
y_重采样。追加（y[k]）
plt.散射（x_重采样，y_重采样，s=6）
plt.show（）

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第二，您是否考虑过在x轴上使用对数比例来增加可见性？

在本例中，只有打印区域被光栅化，轴仍为矢量格式：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=np.随机.均匀（尺寸=400000）
y=np.随机.均匀（尺寸=400000）
plt.scatter（x，y，marker='x'，光栅化=假）
plt.savefig（“norm.pdf”，format='pdf'）

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如果您使用直线

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而不是点（假设这是

绘图
而不是
散布
），直线简化代码可能会帮助您。如果你真的想要你所有的点，那么点，你有点像在向量的后端一样，你或多或少有命令“移动到x，y；画标记；移动到…”为每个点。可能重复的循环似乎很慢。尝试
x_subsampled=x[np.random.rand（*x.shape）
。