我使用下面的代码来绘制3D数据。当点数N>10,000时,无论是在显示图形窗口时还是在与绘图交互时,性能都会降低。有没有其他模块可以处理大量的数据点,而且性能更好?我可以对某些任务的数据进行子采样,但我仍然需要此功能。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy<
当线数据是n个数据点的一维数组(形状= (n,))时,这一切都很好,但当线数据是要绘制的k条线的二维数组(形状= (n,k))时,我就遇到了麻烦。下面是一个简单的示例,使用一个plt.plot调用绘制了3行代码:import numpy as np
x = np.linspacematplotlib.pyplot
我一直在开发Scilab中的一个程序,该程序通过梯形规则对函数进行数值集成(不使用内置函数)。我对函数的积分或绘图没有问题,但我想将实际函数覆盖在梯形的绘图上,在中着色。由于某些原因,当我将界限a=0设置为b= 3时,没有问题,我得到了我想要的东西。但是,当我将边界设置为3以上时,梯形仍将绘制(通过线条),但它们不会着色。在下面的代码中,颜色在3处停止。// Array of positions