在pyqtgraph中绘制大型数组 [英] Plotting large arrays in pyqtgraph

问题描述

对于电生理数据分析集，我需要绘制一个大的2D点阵(暗淡约20.000×120)。我过去常常在我的PyQt应用程序中嵌入一个Matplotlib小部件，但是因为绘图花费了相当长的时间，所以我开始寻找其他解决方案。不过，使用pyqtgraph绘制数据所需的时间也比预期的要长得多，可能是因为每次使用lot()函数时都会重新绘制小部件。

绘制大型数组的最佳做法是什么？

pyqtgraph示例虽然内容广泛，但对我帮助不大.

import pyqtgraph as pg
view = pg.GraphicsLayoutWidget()
w1 = view.addPlot()

for n in data:
    w1.plot(n)

或

w1.plot(data)

最后一个规则生成ValueError：操作数无法与Shape(10)(10,120)一起广播

提前感谢.

推荐答案

查看此讨论： https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!searchin/pyqtgraph/arraytoqpath/pyqtgraph/CBLmhlKWnfo/jinNoI07OqkJ

Pyqtgraph不是在每次调用lot()之后都重新绘制；它将一直等到控制返回到Qt事件循环后才重新绘制。但是，您的代码可能会通过调用QApplication.processEvents()来强制更频繁地访问事件循环(这可能是间接发生的，例如，如果您有一个进度对话框)。

通常，提高性能最重要的规则是：分析代码。如果你可以直接衡量，不要假设什么可能会拖累你。

因为我无法访问您的代码，所以我只能猜测如何改进它，并向您展示性能分析是如何帮助您的。我将从这里的"慢"示例开始，逐步完成一些改进。

1.执行缓慢

import pyqtgraph as pg
import numpy as np
app = pg.mkQApp()
data = np.random.normal(size=(120,20000), scale=0.2) + 
       np.arange(120)[:,np.newaxis]
view = pg.GraphicsLayoutWidget()
view.show()
w1 = view.addPlot()
now = pg.ptime.time()
for n in data:
    w1.plot(n)
print "Plot time: %0.2f sec" % (pg.ptime.time()-now)
app.exec_()

此命令的输出为：

Plot time: 6.10 sec

现在让我们分析一下：

$ python -m cProfile -s cumulative speed_test.py
. . .
     ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
          1    0.001    0.001   11.705   11.705 speed_test.py:1(<module>)
        120    0.002    0.000    8.973    0.075 PlotItem.py:614(plot)
        120    0.011    0.000    8.521    0.071 PlotItem.py:500(addItem) 
    363/362    0.030    0.000    7.982    0.022 ViewBox.py:559(updateAutoRange)
. . .

我们已经可以看到ViewBox.updateAutoRange占用了很多时间，所以让我们禁用自动范围：

2.快一点

import pyqtgraph as pg
import numpy as np
app = pg.mkQApp()
data = np.random.normal(size=(120,20000), scale=0.2) + 
       np.arange(120)[:,np.newaxis]
view = pg.GraphicsLayoutWidget()
view.show()
w1 = view.addPlot()
w1.disableAutoRange()
now = pg.ptime.time()
for n in data:
    w1.plot(n)
w1.autoRange() # only after plots are added
print "Plot time: %0.2f sec" % (pg.ptime.time()-now)
app.exec_()

..，输出为：

Plot time: 0.68 sec

所以有点快，但是平移/缩放绘图仍然相当慢。如果我在拖动绘图一段时间后查看配置文件，它看起来如下所示：

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.034    0.034   16.627   16.627 speed_test.py:1(<module>)
        1    1.575    1.575   11.627   11.627 {built-in method exec_}
       20    0.000    0.000    7.426    0.371 GraphicsView.py:147(paintEvent)
       20    0.124    0.006    7.425    0.371 {paintEvent}
     2145    0.076    0.000    6.996    0.003 PlotCurveItem.py:369(paint)

所以我们看到很多对PlotCurveItem.aint()的调用。如果我们将所有120条绘图线放在一个项目中，以减少绘制调用的数量，会怎么样？

3.快速实施

经过几轮分析后，我想出了这个。它基于使用pg.arrayToQPath，如上面的线程所建议：

import pyqtgraph as pg
import numpy as np
app = pg.mkQApp()

y = np.random.normal(size=(120,20000), scale=0.2) + np.arange(120)[:,np.newaxis]
x = np.empty((120,20000))
x[:] = np.arange(20000)[np.newaxis,:]
view = pg.GraphicsLayoutWidget()
view.show()
w1 = view.addPlot()

class MultiLine(pg.QtGui.QGraphicsPathItem):
    def __init__(self, x, y):
        """x and y are 2D arrays of shape (Nplots, Nsamples)"""
        connect = np.ones(x.shape, dtype=bool)
        connect[:,-1] = 0 # don't draw the segment between each trace
        self.path = pg.arrayToQPath(x.flatten(), y.flatten(), connect.flatten())
        pg.QtGui.QGraphicsPathItem.__init__(self, self.path)
        self.setPen(pg.mkPen('w'))
    def shape(self): # override because QGraphicsPathItem.shape is too expensive.
        return pg.QtGui.QGraphicsItem.shape(self)
    def boundingRect(self):
        return self.path.boundingRect()

now = pg.ptime.time()
lines = MultiLine(x, y)
w1.addItem(lines)
print "Plot time: %0.2f sec" % (pg.ptime.time()-now)

app.exec_()

启动速度很快，平移/缩放的响应速度相当快。不过，我要强调的是，此解决方案是否适用于您可能取决于您的程序的详细信息。

这篇关于在pyqtgraph中绘制大型数组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！