Python matplotlib打印曲面太慢

我有一个60行2000列的矩阵S。我需要这个矩阵的3d图。 这就是我所做的：

S.dtype = 'float64'
S = sk.preprocessing.scale(S)

n, p = S.shape
X = np.arange(0, n)
Y = np.arange(0, p)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

def funz(x,y):
    return S[x, y]

Z = funz(X, Y)

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, 
                      cmap=cm.RdBu,linewidth=0, antialiased=False)

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

这是可行的，但情节过于沉重，因为不可能为了更好地形象化而移动它。我怎样才能解决这个问题

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特别是我需要找到3d绘图的良好视图以将其保存为pdf图形。

matplotlib

没有“真实”3d绘图。通常，对于复杂或大型曲面，您会使用类似于

mayavi

的内容，而不是matplotlib

举个简单的例子：

import numpy as np
from mayavi import mlab

x, y = np.linspace(-15, 15, 200), np.linspace(-15, 15, 200)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.cos(np.hypot(xx, yy)) + np.sin(np.hypot(xx + 5, yy + 5))

mlab.figure(bgcolor=(1,1,1))

# We'll use "surf" to display a 2D grid...
# warp_scale='auto' guesses a vertical exaggeration for better display.
# Feel free to remove the "warp_scale" argument for "true" display.
mlab.surf(x, y, z, warp_scale='auto')

mlab.show()

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为什么需要3D绘图？二维

轮廓图

或

轮廓图

不是更好地理解数据吗？我无法描绘任何3D绘图更好的情况/数据。我需要3D绘图。目前，我得到了一个体面的（不是最佳的）结果与matlab冲浪功能。我对matplotlib不能得到同样的结果感到惊讶。