我正在尝试绘制3D球面组成的几何图形。 这些球有数以万计，每个球都有给定的坐标，半径和颜色。

我想在3D轴（mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D）上使用散点图，因为我没有找到一种更有效的3D方式。我也不能使用Mayavi。 但是，我想按比例查看我的几何图形，这意味着这些球应具有xyz比例尺（米）中提供的半径。

经过一些研究，似乎我需要提供给scatter的大小是pt ^ 2中的表面，其中1 pt = dpi / 72像素 然后，我需要创建一个新函数scatter2，其中（磁盘或球体的表面，我不确定...）的单位为米^ 2，将其转换为像素^ 2，然后转换为pt ^ 2。

有人知道如何完成此仪表^ 2 =>像素^ 2吗？

此外，如果您有更好的解决方案（运行起来更简单和/或更快），我将很高兴听到它。

最后，即使使用scatter，当我尝试旋转几何图形时，绘图也非常缓慢。正常吗我可以在代码中添加一些内容，以加速图形处理吗？

这是我现在的代码：

from random import random
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

def scatter2(fig,ax,x,y,z,c,s_meters2):
    s_pixels2 = [s_meters2[i]*1 for i in range(len(s_meters2))] # meters^2 => pixels^2,how to do?
    s_pt2 = [s_pixels2[i]*fig.dpi/72 for i in range(len(s_pixels2))] # pixels^2 => pt^2
    ax.scatter3D(x,c=c,s=s_pt2)

if __name__ == "__main__":
    n_spheres = 50000
    x = [random()*100 for i in range(n_spheres)]
    y = [random()*100 for i in range(n_spheres)]
    z = [random()*100 for i in range(n_spheres)]
    s = [random()*1 for i in range(n_spheres)]
    c = [[random(),random(),random()] for i in range(n_spheres)]

    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111,projection='3d')
    scatter2(fig,s)

请告诉我它的编程方式和语法是否正确，我是初学者。

谢谢！