我可以将颜色列表传递给matplotlib的'Axes.plot()'吗？

Question

我有很多数据点需要绘制，但我发现一个一个地在 matplotlib 中绘制这些点要花费很长时间（根据 cProfile 的说法，时间超过了 100 倍）。

不过，我需要根据每个点相关的数据来给这些点上色，但我不知道怎么在调用 Axes.plot() 时给多个点上不同的颜色。例如，我可以用类似下面的代码得到一个接近我想要的结果：

fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots()
rands = numpy.random.random_sample((10000,))
for x in range(10000):
    ax.plot(x, rands[x], 'o', color=str(rands[x]))
matplotlib.pyplot.show()

但我更希望能用一种更快的方法，比如：

fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots()
rands = numpy.random.random_sample((10000,))
# List of colors doesn't work
ax.plot(range(10000), rands, 'o', color=[str(y) for y in rands])
matplotlib.pyplot.show()

但是，给 color 提供一个颜色列表并不能这样工作。

有没有办法给 Axes.plot() 提供一个颜色列表（还有边框颜色、面颜色、形状、层级等）呢？这样每个点都可以单独定制，但所有点又能一次性绘制出来？

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使用 Axes.scatter() 似乎可以部分解决这个问题，因为它允许单独设置每个点的颜色；但似乎只支持颜色这一项。（Axes.scatter() 还会以完全不同的方式布局图形。）

Answer 1

我直接创建这些对象（补丁）快了大约5倍。为了说明这个例子，我手动调整了限制（这个方法需要手动设置限制）。这些圆形是用 matplotlib.path.Path.circle 这个工具画出来的。下面是一个最小的可运行示例：

import numpy as np
import pylab as plt
from matplotlib.patches import Circle
from matplotlib.collections import PatchCollection

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
rands = np.random.random_sample((N,))

patches = []
colors  = []

for x in range(N):
    C = Circle((x/float(N), rands[x]), .01)
    colors.append([rands[x],rands[x],rands[x]])
    patches.append(C)

plt.axis('equal')
ax.set_xlim(0,1)
ax.set_ylim(0,1)

collection = PatchCollection(patches)
collection.set_facecolor(colors)
ax.add_collection(collection)
plt.show()