在matplotlib中提供旋转散点图的更快的方法？

在matplotlib中提供旋转散点图的更快的方法是使用scatter函数的transform参数。transform参数可以接受一个matplotlib.transforms.Affine2D对象，该对象可以实现旋转、缩放、平移等变换操作。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个旋转矩阵
angle = 45  # 旋转角度
rotation_matrix = np.array([[np.cos(np.radians(angle)), -np.sin(np.radians(angle))],
                            [np.sin(np.radians(angle)), np.cos(np.radians(angle))]])

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 创建一个旋转变换对象
transform = plt.gca().transData
transform += plt.transforms.Affine2D(rotation_matrix)

# 绘制旋转散点图
plt.scatter(x, y, transform=transform)

plt.show()

这段代码首先创建了一个旋转矩阵，然后使用transData获取当前坐标系的变换对象，并通过+=操作符将旋转变换对象添加到当前坐标系的变换对象中。最后使用scatter函数绘制旋转散点图。

这种方法的优势是可以在不改变数据的情况下，通过变换对象实现旋转效果，避免了重新计算旋转后的坐标。适用于需要频繁更新旋转角度的场景。

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