如何用python绘制圆_如何在python中绘制300万个圆圈

我在熊猫数据框中有许多(〜3M)圆的数据集(每个圆都有x,y和od属性).我想将它们相互绘制以可视化图案

我以前使用较小的数据集(大约15,000个圆圈)完成了此操作,但现在似乎很king琐(到我只有几十万的时候,内存就增加到了16GB)

df是数据框

plt是matplotlib.pyplot

ax2=plt.gca(xlim=(-.25,.25),ylim=(-0.25,0.25))

for i,row in df.iterrows():

x=row.X_delta

y=row.Y_delta

od=float(row.OD)

circle=plt.Circle((x,y),od/2,color='r',fill=False,lw=5,alpha=0.01)

ax2.add_artist(circle)

有什么想法可以提高内存效率吗？

解决方法:

在一个图中绘制所有300万个圆圈似乎不是一种可行的方法.这是一个只有1000个圆圈的示例(example by matt_s之后)：

相反,我建议减少画圆的数量,使其达到合理的值,例如50或100.一种方法是在数据集中运行KMeans,以按坐标和直径对圆进行聚类.下图举例说明了100,000个随机圆的聚类.这应该很容易扩展到300万个圈子.

标记的尺寸表示直径(s,按比例缩放以适合图表),颜色表示每个聚类中心的圆数(c).青年汽车

用于绘制第一个图表的代码(ipython)

%matplotlib inline

import pandas as pd

import numpy as np

n = 1000

circles = pd.DataFrame({'x': np.random.random(n), 'y': np.random.random(n), 'r': np.random.random(n)},)

circles.plot(kind='scatter', x='x', y='y', s=circles['r']*1000, c=circles.r * 10, facecolors='none')

用于绘制第二张图表的代码(ipython)

%matplotlib inline

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import numpy as np

# parameters

n = 100000

n_clusters = 50

# dummy data

circles = pd.DataFrame({'x': np.random.random(n), 'y': np.random.random(n), 'r': np.random.random(n)})

# cluster using kmeans

km = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_jobs=-2)

circles['cluster'] = pd.Series(km.fit_predict(circles.as_matrix()))

# bin by cluster

cluster_size = circles.groupby('cluster').cluster.count()

# plot, using #circles / per cluster as the od weight

clusters = km.cluster_centers_

fig = plt.figure()

ax = plt.scatter(x=clusters[:,0], y=clusters[:,1], # clusters x,y

c=cluster_size, #color

s=clusters[:,2] * 1000, #diameter, scaled

facecolors='none') # don't fill markers

plt.colorbar()

fig.suptitle('clusters by #circles, c/d = size')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

标签：pandas,matplotlib,memory,data-visualization,python

来源： https://codeday.me/bug/20191119/2036287.html

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