Tenho esse problema que quero plotar uma distribuição de dados em que alguns valores ocorram com frequência, enquanto outros são bastante raros. O número de pontos no total é de cerca de 30.000. A renderização de um gráfico como png ou (Deus não permita) pdf leva uma eternidade e o pdf é muito grande para ser exibido.

Então, quero subamostrar os dados apenas para as parcelas. O que eu gostaria de conseguir é remover muitos pontos onde eles se sobrepõem (onde a densidade é alta), mas mantenha aqueles em que a densidade é baixa com quase probabilidade 1.

Agora,numpy.random.choice permite especificar um vetor de probabilidades, que calculei de acordo com o histograma de dados com alguns ajustes. Mas parece que não consigo escolher, para que os pontos raros sejam realmente mantido

Anexei uma imagem dos dados; a cauda direita da distribuição tem ordens de magnitude menos pontos, então eu gostaria de mantê-las. Os dados são 3d, mas a densidade vem de apenas uma dimensão, para que eu possa usá-lo como uma medida de quantos pontos existem em um determinado local