Построение большого количества точек и ребер в matplotlib

Question

У меня есть несколько точек (около 3000) и ребер (около 6000) в этом формате:

points = numpy.array([1,2],[4,5],[2,7],[3,9],[9,2])
edges = numpy.array([0,1],[3,4],[3,2],[2,4])

где ребра являются индексами в точках, так что начальная и конечная координаты каждого ребра определяются как:

points[edges]

Я ищу более быстрый / лучший способ их построения. В настоящее время у меня есть:

from matplotlib import pyplot as plt
x = points[:,0].flatten()
y = points[:,1].flatten()
plt.plot(x[edges.T], y[edges.T], 'y-') # Edges
plt.plot(x, y, 'ro') # Points
plt.savefig('figure.png')

Я читал о lineCollections, но не уверен, как их использовать. Есть ли способ использовать мои данные более напрямую? Какое здесь узкое место?

Некоторые более реалистичные данные теста, время для построения графика составляет около 132 секунд:

points = numpy.random.randint(0, 100, (3000, 2))
edges = numpy.random.randint(0, 3000, (6000, 2))

Answer 1

Ну, я нашел следующее, которое намного быстрее:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
lc = LineCollection(points[edges])
fig = plt.figure()
plt.gca().add_collection(lc)
plt.xlim(points[:,0].min(), points[:,0].max())
plt.ylim(points[:,1].min(), points[:,1].max())
plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'ro')
fig.savefig('full_figure.png')

Возможно ли сделать это быстрее?

Answer 2

Вы также можете просто сделать это за один вызов графика, который значительно быстрее, чем два (хотя, вероятно, по сути, это то же самое, что и добавление LineCollection).

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

points = numpy.array([[1,2],[4,5],[2,7],[3,9],[9,2]])
edges = numpy.array([[0,1],[3,4],[3,2],[2,4]])

x = points[:,0].flatten()
y = points[:,1].flatten()

plt.plot(x[edges.T], y[edges.T], linestyle='-', color='y',
        markerfacecolor='red', marker='o') 

plt.show()