大型数据的Python散点图

我有一个表面测量的数据集。更准确地说，我有一个数组，其中包含数百万个3d点，这些点在打印时形成一个曲面。到目前为止，我使用matplotlib散射函数绘制了此图：

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

fig=plt.figure(figsize=(10,10))
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.scatter(x,y,z,s=0.5,c=z,cmap='hot',marker='+')

然而，这是一个非常缓慢的过程。有没有更有效的方法？问题是，我不能只对庞大的数据集进行采样，也就是说，只需下降，比如说，四个点中的三个，因为这样表面很快就会变得透明

我想我要求的太多了，但有没有办法甚至可以得到这样一个数据集的交互式3d绘图？

你可以尝试plt.plot（x，y，'k'，markersize=0.1）或其他markersize。这要快得多，但是，不能像散射那样为每个点使用不同的颜色。你的数据到底是什么？