matplotlib.pcolor运行很慢，有什么替代方案？

Question

我想绘制一个二维数组（大约1000x1000），这个数组的值对应一个颜色范围。所以我用了matplotlib.pcolor，这个方法确实可以做到，但在处理这么大的数组时，速度超级慢（大概需要2分钟才能绘制出来）。这是为什么呢？把浮点数值转换成int16之类的格式会有帮助吗？有没有其他可以替代pcolor的方法？

from pylab import *

data=genfromtxt('data.txt',autostrip=True, case_sensitive=True)
pcolor(data,cmap='hot')
colorbar()
show()

data.txt文件里包含了这个数组。加载这个文件确实需要几秒钟，但主要的计算时间肯定是花在pcolor()和show()这两个函数上（每个大概需要60到90秒）。

Answer 1

给未来的搜索者一个提示，这里还有pcolormesh和pcolorfast这两个东西。

关于pcolormesh的说明是：

pcolormesh和pcolor()很像，但它们的工作方式不同，返回的结果也不一样；pcolor返回的是一个叫做PolyCollection的对象，而pcolormesh返回的是QuadMesh。pcolormesh运行得更快，所以在处理大数组时几乎总是更受欢迎。

imshow应该会更快，但在处理一些非矩形的坐标轴时灵活性稍差。

想了解pcolor、pcolormesh和imshow之间的区别，可以查看这个页面，里面有很好的对比。

Answer 2

imshow 的速度会快很多。pcolor 返回的是一个多边形集合，这在处理一百万个元素时会比较慢，而 imshow 只是显示一张图片。

需要注意的是，pcolor 的索引方式和 imshow 有点不同，不过这可能不需要太担心，具体要看你是怎么使用 pcolor 的。此外，通常在从 pcolor 转到 imshow 时，想要在 imshow 中设置 interpolation="nearest"（不过对于这么大的图片，这个设置可能也没什么影响）。