Matplotlib: построение множества несвязанных сегментов линии с разными цветами

У меня есть набор записей данных, таких как:

(s1, t1), (u1, v1), color1
(s2, t2), (u2, v2), color2
.
.
.
(sN, tN), (uN, vN), colorN

В любой записи первые два значения представляют собой конечные точки сегмента линии, третье значение - цвет этого сегмента линии. В частности, (sn, tn) - это координаты x-y первой конечной точки, (un, vn) - координаты x-y второго конца. Кроме того, цвет представляет собой rgb с альфа-значением.

В общем, любые два отрезка строки отключены (это означает, что их конечные точки не обязательно совпадают).

Как построить эти данные с помощью matplotlib с помощью одного вызова plot (или как можно меньше), поскольку могут быть потенциально тысячи записей.

Попытки

Подготовка данных в одном большом списке и вызов plot против него слишком медленный. Например, следующий код не мог завершить в течение разумного промежутка времени:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = []
for _ in xrange(60000):
    data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
    data.append((np.random.rand(), np.random.rand()))
    data.append('r')

print 'now plotting...' # from now on, takes too long
plt.plot(*data)
print 'done'
#plt.show()

Мне удалось ускорить рендеринг сюжета с помощью трюка Нет, как показано ниже:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from timeit import timeit

N = 60000
_s = np.random.rand(N)
_t = np.random.rand(N)
_u = np.random.rand(N)
_v = np.random.rand(N)
x = []
y = []
for s, t, u, v in zip(_s, _t, _u, _v):
    x.append(s)
    x.append(u)
    x.append(None)
    y.append(t)
    y.append(v)
    y.append(None)
print timeit(lambda:plt.plot(x, y), number=1)

Это выполняется в течение секунды на моей машине. Мне еще нужно выяснить, как вставлять значения цвета (RGB с альфа-каналом).

Ответ 1

ОК, я закончил растеризацию строк на изображении PIL, прежде чем преобразовать его в массив numpy:

from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
import random as rnd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 60000
s = (500, 500)

im = Image.new('RGBA', s, (255,255,255,255))
draw = ImageDraw.Draw(im)

for i in range(N):
    x1 = rnd.random() * s[0]
    y1 = rnd.random() * s[1]
    x2 = rnd.random() * s[0]
    y2 = rnd.random() * s[1]
    alpha = rnd.random()
    color  = (int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(rnd.random() * 256), int(alpha * 256)) 
    draw.line(((x1,y1),(x2,y2)), fill=color, width=1)

plt.imshow(np.asarray(im),
           origin='lower')
plt.show()

Это, безусловно, самое быстрое решение, и оно идеально подходит для моих потребностей в реальном времени. Одно из предостережений - это то, что линии рисуются без сглаживания.

Ответ 2

используйте LineCollection:

import numpy as np
import pylab as pl
from matplotlib import collections  as mc

lines = [[(0, 1), (1, 1)], [(2, 3), (3, 3)], [(1, 2), (1, 3)]]
c = np.array([(1, 0, 0, 1), (0, 1, 0, 1), (0, 0, 1, 1)])

lc = mc.LineCollection(lines, colors=c, linewidths=2)
fig, ax = pl.subplots()
ax.add_collection(lc)
ax.autoscale()
ax.margins(0.1)

вот результат:

enter image description here

Ответ 3

Функция plot позволяет рисовать несколько строк в одном вызове, если ваши данные находятся только в списке, просто распакуйте его, передав его plot:

In [315]: data=[(1, 1), (2, 3), 'r', #assuming points are (1,2) (1,3) actually and,
                                     #here they are in form of (x1, x2), (y1, y2)
     ...: (2, 2), (4, 5), 'g',
     ...: (5, 5), (6, 7), 'b',]

In [316]: plot(*data)
Out[316]: 
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x8752870>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x8752a30>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x8752db0>]

enter image description here

Ответ 4

Я попробовал несколько хороших движков 2D-рендеринга, доступных на Python 3, ища быстрое решение для выходного этапа в ориентированном на изображение Deep Learning и GAN.

Использование следующего теста: время для рендеринга 99 строк в 256x256 изображение вне экрана (или что-то более эффективное) с и без сглаживания.

Результаты, в порядке эффективности на моем старом ноутбуке x301:

  • PyGtk2: ~ 2500 FPS, (Python 2, GTK 2, не уверен, как получить AA)
  • PyQt5: ~ 1200 FPS, ~ 350 с антиалиасами
  • PyQt4: ~ 1100 FPS, ~ 380 с AA
  • Каир: ~ 750 FPS, ~ 250 с AA (только немного быстрее с "FAST" AA)
  • PIL: ~ 600 FPS

Базой является цикл, который принимает ~ 0,1 мс (10 000 FPS), извлекает случайные числа и вызывает примитивы.

Базовый код для PyGtk2:

from gtk import gdk
import random

WIDTH = 256
def r255(): return int(256.0*random.random())

cmap = gdk.Colormap(gdk.visual_get_best_with_depth(24), True)
black = cmap.alloc_color('black')
white = cmap.alloc_color('white')
pixmap = gdk.Pixmap(None, WIDTH, WIDTH, 24)
pixmap.set_colormap(cmap)
gc = pixmap.new_gc(black, line_width=2)
pixmap.draw_rectangle(gc, True, -1, -1, WIDTH+2, WIDTH+2);
gc.set_foreground(white)
for n in range(99):
    pixmap.draw_line(gc, r255(), r255(), r255(), r255())

gdk.Pixbuf(gdk.COLORSPACE_RGB, False, 8, WIDTH, WIDTH
    ).get_from_drawable(pixmap, cmap, 0,0, 0,0, WIDTH, WIDTH
        ).save('Gdk2-lines.png','png')

И вот для PyQt5:

from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import *
import random

WIDTH = 256.0
def r255(): return WIDTH*random.random()

image = QImage(WIDTH, WIDTH, QImage.Format_RGB16)
painter = QPainter()
image.fill(Qt.black)
painter.begin(image)
painter.setPen(QPen(Qt.white, 2))
#painter.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
for n in range(99):
    painter.drawLine(WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1(),WIDTH*r0to1())    
painter.end()
image.save('Qt5-lines.png', 'png')

А вот Python3-Cairo для полноты:

import cairo
from random import random as r0to1

WIDTH, HEIGHT = 256, 256

surface = cairo.ImageSurface(cairo.FORMAT_A8, WIDTH, HEIGHT)
ctx = cairo.Context(surface)
ctx.scale(WIDTH, HEIGHT)  # Normalizing the canvas
ctx.set_line_width(0.01)
ctx.set_source_rgb(1.0, 1.0, 1.0)
ctx.set_antialias(cairo.ANTIALIAS_NONE)
#ctx.set_antialias(cairo.ANTIALIAS_FAST)

ctx.set_operator(cairo.OPERATOR_CLEAR)
ctx.paint()
ctx.set_operator(cairo.OPERATOR_SOURCE)
for n in range(99):
    ctx.move_to(r0to1(), r0to1())
    ctx.line_to(r0to1(), r0to1())
    ctx.stroke()

surface.write_to_png('Cairo-lines.png')