Python 使用matplotlib绘制DEM的速度太慢

我用matplotlib、mplot3d和gdal制作了一个曲面图。代码如下：

import gdal
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# maido is the name of a mountain
# tipe is the name of a french school project

# 1) opening maido geotiff as an array
maido = gdal.Open('dem_maido_tipe.tif')
dem_maido = maido.ReadAsArray()

# 2) transformation of coordinates
columns = maido.RasterXSize
rows = maido.RasterYSize
gt = maido.GetGeoTransform()

x = (columns * gt[1]) + gt[0]
y = (rows * gt[5]) + gt[3]

X = np.arange(gt[0], x, gt[1])
Y = np.arange(gt[3], y, gt[5])

# 3) creation of a simple grid without interpolation
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

# 4) deleting the "no data" values

# delete the last column
dem_maido = np.delete(dem_maido, len(dem_maido)-1, axis = 0)
X = np.delete(X, len(X)-1, axis = 0)
Y = np.delete(Y, len(Y)-1, axis = 0)

# delete the last row
dem_maido = np.delete(dem_maido, len(dem_maido[0])-1, axis = 1)
X = np.delete(X, len(X[0])-1, axis = 1)
Y = np.delete(Y, len(Y[0])-1, axis = 1)

# 5) plot the raster
fig, axes = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d'})
surf = axes.plot_surface(X, Y, dem_maido, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.gist_earth,linewidth=0, antialiased=False)

plt.colorbar(surf)  # adding the colobar on the right

plt.show()

这是我使用的GeoTiff文件（它上传到我自己的google帐户上，不用担心）：

下面是我得到的：

我对结果很满意，但当我尝试移动它时，它需要很多时间

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我能做些什么使它更快呢？

大胆猜测：你有一个大约600x1000个细胞的表面。我不确定mplot3d查看器的优化程度（但我有一些疑问），但可能太多了。尝试重新采样您的数据。或者查看更高级的三维可视化工具包。还有，您使用的是哪台机器？对于这么多的数据，我发现即使我尝试使matplotlib变慢，也永远不够，所以现在我使用的是mayavi，它可以工作：）