Matplotlib 给出错误“OverflowError: In draw_path: Exceeded cell block limit” - Python

当使用 Matplotlib 包绘制大量数据时，可能会遇到错误“OverflowError: In draw_path: Exceeded cell block limit”。这通常是由于尝试在单个绘图中绘制太多的数据点或线段导致的。

这个问题的解决方法通常是：

• 减少绘制的数据点或线段数量。
• 尝试使用更高效的绘图方法，例如使用更低分辨率的图像或绘制块状图。
• 对于需要在单个绘图中显示大量数据的情况，考虑使用其他可视化工具，例如 PyQtGraph 或 Plotly。

下面是一个例子，演示如何绘制一个包含大量数据点的简单折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
x = np.linspace(0, 100, 1000000)
y = x ** 2

# 绘制数据
plt.plot(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们使用 numpy 库创建了一个包含100万个数据点的向量，并尝试绘制这些点的二次函数。由于我们尝试在单个绘图中绘制太多的点，因此我们会看到“OverflowError: In draw_path: Exceeded cell block limit”错误。

要解决这个问题，我们可以尝试减少点的数量：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
x = np.linspace(0, 100, 100000)
y = x ** 2

# 绘制数据
plt.plot(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们减少了 x 和 y 向量的长度，从而减少了绘制的数据点数量。现在，我们可以成功绘制这个二次函数了。

如果无法减少数据点数量，我们可以尝试使用块状图来绘制数据。块状图在绘制大量数据时非常有效，因为它们将数据聚合成更大的块，从而减少了要绘制的点数。

下面是一个使用 Matplotlib 绘制块状图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 构造数据
x = np.linspace(0, 100, 1000000)
y = x ** 2

# 设置块的大小
block_size = 1000

# 聚合数据
x_new = [np.mean(x[i:i+block_size]) for i in range(0, len(x), block_size)]
y_new = [np.mean(y[i:i+block_size]) for i in range(0, len(y), block_size)]

# 绘制数据
plt.plot(x_new, y_new)
plt.show()

在这个例子中，我们使用 block_size 变量来指定要将多少个数据点聚合成一个块。可以看到，将数据聚合成块后，我们可以成功绘制这个二次函数，而没有收到“OverflowError: In draw_path: Exceeded cell block limit”错误。