Как объединить лучшее из mpld3 и квадратного/crossfilter как пользовательский плагин?

Question

Итак, я искал mpld3 для некоторых более крупных наборов данных, которые у меня есть (~ 700 МБ на диске), которые я мог бы загрузить с помощью square/crossfilter. Что было бы интересно это возможность сделать что-то вроде:

import matplotlib.pyplot as pl 
import numpy as np 
import mpld3 

# data is a numpy recarray of city information, for example 

fig, ax = pl.subplots(1,3) 
n, bins, patches = ax[0].hist(data['population'], bins=10) 
counts, edges_x, edges_y, im = ax[1].hist2d(data['land_area'], data['wealth'], bins=10) 
points = ax[2].scatter(data['latitude'], data['longitude']) 

, а затем быть в состоянии сделать выбор перетащить/слайд на сгенерированной гистограмме динамически изменять другие два участка на только рисовать точки, проходящие отбор. Я предполагаю, что из-за отсутствия связей между каждым «городом» среди сюжетов это может быть слишком много, чтобы спросить, и проще всего просто использовать d3?

Answer 1

Мы традиционно управляли людьми от mpld3 для больших наборов данных, например. от FAQ:

Работает ли mpld3 для больших наборов данных?

Короткий ответ: не совсем. Mpld3, как и сам matplolib, предназначен для визуализации малого и среднего масштаба, и это вряд ли изменится. Причина в том, что mpld3 построен на основе SVG HTML, который не особенно хорошо подходит для больших наборов данных. Графики с более чем несколькими тысячами элементов будут иметь заметно медленный отклик для интерактивных функций.

Однако, это может быть, что crossfilter хороший общий способ сделать mpld3 обрабатывать большие объемы данных хорошо, и если вы сделаете это работает, пожалуйста, поделитесь!