Какая самая производительная библиотека для визуализации данных?
Подскажите производительную библиотеку python для визуализации больших объемов данных. Пробовал в Plotly строить трехмерный график с порядком данных 10^6 - 10^9. Очень сильно зависает, что невозможно качественно оценить данные. Результата также не получил с mathplotlib. Есть еще несколько известных библиотек, таких как Seaborn, Missingno, Altair, Bokeh и др. Но боюсь, что результат будет тем же. Помогите, пожалуйста, советом, уважаемые участники сообщества Хабр, как мне решить эту проблему?
10 в 9 степени это триллион. Я думаю что такой объем данных при просмотре надо прореживать. Если это поверхность -, то гнать по ней фильтры низкой частоты. А оригинальный уровень деталей показывать только при увеличении. Здесь я думаю что игровые технологии такие как LOD в помощь.
По поводу хранения. Если одно измерение это float то 10^9 * 4 = 4гб. Это даже с диска прочитать не так быстро. Вобщем я-бы грузил частями и в такие структуры как quad-tree, octal-tree. Вобщем как уровни грузятся в игре.
Впрочем не слушайте меня. Я перфекционист и зануда. Но главный месседж таков. Умерьте аппетиты.
Данил Самодуров, покажи как у тебя данные представлены. Визуализировать щас можно почти все. Вот множество Мандельбротта - бесконечное. Но его как-то визуализируют. Масштабируют.
Данил Самодуров, ну это просто замечательно. Двумерный график. Я уж думал там - вокселы. Томограммы. Объемные срезы.
Вобщем надо просто взять макс и минимальное время. И побить это все на 10, 100, 1000 одинаковых отрезков. И для каждого отрезка посчитать среднее значение для фичи y1, y2. Вот и получится несколько датасетов которые очень быстро рисуются на экране Excel. Ну а если юзер захочет детально посмотреть - то будет брать фрагменты с большим разрешением.