python空间/时间效率高的数据结构，用于不断增长的XY坐标列表

我正在将“路径”和“形状”绘制到2D画布中。两者都使用坐标序列进行描述

代码的第1阶段必须同时计算并附加坐标1（从点0开始计算点1等），并且“点数组”的最终长度未知，最终可能介于0（是零）和10000之间

代码的第2阶段冻结这些形状（XY坐标的N个序列），以便以后进行渲染

问题是：

在第1阶段中，为了在坐标之后继续添加坐标，使用的最节省时间（其次是空间）的数据结构是什么

在第二阶段，是否有一种“不同的”和更节省空间的数据结构用于将模式冻结到位

约束：我可以使用任何python库，但它必须是动态类型（因此没有数据库，但列表、字典、numpy、pandas、元组、集合等都可以）。我的团队领导坚持使用numpy，但这迫使我为我添加的每个点创建一个新的np数组，这听起来相当浪费。将numpy的使用限制在第2阶段，并在第1阶段中使用其他内容，这是否更有意义？还是应该抛弃numpy而代之以其他东西