[英]Plotting large arrays in pyqtgraph
对于电生理学数据分析集,我需要绘制一个大的2D阵列(昏暗的约20.000 x 120)点。 我曾经在我的PyQt应用程序中嵌入了一个Matplotlib小部件,但是寻找其他解决方案因为绘图花了很长时间。 尽管如此,使用pyqtgraph绘制数据也需要比预期更长的时间,这可能是因为它在使用plot()函数时每次重绘小部件。
绘制大型数组的最佳做法是什么?
pyqtgraph的例子虽然广泛,但对我没有太大的帮助......
import pyqtgraph as pg
view = pg.GraphicsLayoutWidget()
w1 = view.addPlot()
for n in data:
w1.plot(n)
要么
w1.plot(data)
最后一条规则生成ValueError:操作数无法与形状一起广播(10)(10,120)
提前致谢....
请参阅此讨论: https : //groups.google.com/forum/?fromgroups#! searchin / pyqtgraph / araytoqpath / pyqtgraph / CBLmhlKWnfo / jinNoI07OqkJ
每次调用plot()后,Pyqtgraph都不会重绘; 它将等到控件返回到Qt事件循环之后重绘。 但是,您的代码可能会通过调用QApplication.processEvents()来更频繁地访问事件循环(这可能会间接发生,例如,如果您有进度对话框)。
通常,关于提高性能的最重要规则是: 配置代码 。 如果您可以直接测量,那么不要假设可能会减慢您的速度。
由于我无法访问您的代码,因此我只能猜测如何改进它并向您展示分析如何提供帮助。 我将从这里的'慢'示例开始,并通过一些改进。
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_()
这个输出是:
Plot time: 6.10 sec
现在让我们来分析一下:
$ 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需要花费很多时间,所以让我们禁用自动调整:
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_()
..输出是:
Plot time: 0.68 sec
所以这有点快,但平移/缩放图仍然很慢。 如果我在拖动绘图一段时间后查看配置文件,它看起来像这样:
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.paint()的调用。 如果我们将所有120个绘图线放入单个项目以减少绘制调用次数怎么办?
3.快速实施
经过几轮分析,我想出了这个。 它基于使用pg.arrayToQPath,如上面的线程所示:
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_()
它快速启动并且平移/缩放具有合理的响应性。 不过,我会强调,这个解决方案是否适合您,可能取决于您的计划的细节。
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