我对人们用来可视化盒子中数百万个粒子的不同算法感兴趣。我知道您可以使用 Cloud-In-Cell、自适应网格、内核平滑、最近网格点方法等来减少内存负载，但是关于如何在线执行这些操作的文档很少。
即我有数组：
x,y,z
1,2,3
4,5,6
6,7,8
xi,yi,zi
例如，i = 1 亿。我不希望像 Mayavi/Paraview 这样的包来执行此操作，我想自己编写代码，然后将分解的矩阵加载到 Mayavi（而不是即时渲染）如果我尝试使用粒子，我可怜的 8Gb Macbook 会爆炸职位。任何教程将不胜感激。
为复杂的多维数据分析和创建可视化是很复杂的。最好的可视化几乎总是取决于数据是什么，以及数据中存在什么关系。当然，您可能希望创建数据的可视化以显示和探索关系。最终，这归结为尝试不同的可能性。
我的建议是考虑数据，并尝试找到合理的方法来分割维度。3D 绘图，如曲面图或体素渲染可能是您想要的。就个人而言，我更喜欢尝试寻找 2D 表示，因为它们更容易理解并与其他人交流。等高线图很棒，因为它们以 2D 形式显示 3D 信息。您可以并排显示一系列等高线图，也可以在延时摄影中添加第四个维度。还有一些创造性的方法可以使用颜色来添加维度，同时保持可视化的可理解性——这是最重要的。
我看到您想自己编写代码。我明白那个。这样做需要付出不小的努力，之后，您可能无法进行有效的可视化。我的建议是：首先使用一个工具来帮助您制作可视化原型！我使用 gnuplot 取得了一些成功，尽管我确信还有其他选择。
一旦你对数据有了很好的处理，以及如何传达它的含义，那么你就可以很好地编写一个好的可视化代码。
更新
我将为您描述的数据提供建议。听起来好像您想要/需要点密度图。这些在地理信息系统中很流行，但还有其他用途。我以前没有使用过，但基本思想是使用一个函数来估计 3D 空间中的密度。密度成为第四维度。一些相对简单的东西，比如下面的等式，可能就足够了。
点密度图可能比原始粒子数据更容易切片、汇总和渲染。
我分析的数据具有不同的性质，所以我以前没有使用过这种特殊的方法。希望它被证明是有帮助的。
PS。我刚刚在下面看到您的评论，我不确定这些信息是否会对您有所帮助。但是，无论如何，我都会发布我的更新，以防万一它是有用的信息。