我可以将点的颜色列表传递给 matplotlib 的“Axes.plot()”吗？

Question

我有很多点要绘制，并且我注意到在matplotlib中单独绘制它们比一次性绘制它们花费的时间要长得多（根据cProfile 的说法，长了 100 多倍）。

但是，我需要对点进行颜色编码（基于与每个点关联的数据），并且无法弄清楚如何为给定的调用绘制多种颜色Axes.plot()。例如，我可以获得类似于我想要的结果

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()

但宁愿做一些更快的事情，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()

但提供一个列表作为 的值color并不以这种方式工作。

有没有办法提供颜色列表（就此而言，边缘颜色、面颜色、形状、z 顺序等），以便Axes.plot()可以自定义每个点，但可以一次绘制所有点？

---

使用Axes.scatter()似乎已经达到了目的，因为它允许单独设置点颜色；但颜色似乎就到此为止了。（Axes.scatter()图形的布局也完全不同。）

Answer 1

对我来说，直接创建对象（补丁）大约快了 5 倍。为了说明该示例，我更改了限制（必须使用此方法手动设置）。圆圈本身是用 绘制的matplotlib.path.Path.circle。最小工作示例：

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()