python - pyqtgraph/查科/guiqwt : Fast scrolling timetrace demo

Question

我想在 python 中实现一个快速滚动的时间跟踪工具。 timetrace 数据已经全部在内存中的 numpy 数组中并且很大(>1e6 样本)。我需要一种用于快速目视检查的工具。

我already tried使用Matplotlib+PySide但更新速度不够快。

你能重现Matplotlib+Pyside demo吗？在另一个工具包中，比如 pygraphqt/chaco/quiqwt？我不认识他们中的任何一个，我愿意学习在这个应用程序中表现更好的那个。

为了在我的工作流程中发挥作用，所选框架应允许从交互式 ipython session 运行绘图，并且应该快速且可扩展(最终我将需要在同一窗口上同步滚动的多个绘图)。原则上 pyqtgraph、guiqwt 或 chaco 似乎都是不错的选择。但是让我们用一个真实的例子来判断。

谢谢。

Answer 1

这是 pyqtgraph 版本。我尽量使代码与原始演示保持相似。在我的系统上，pyqtgraph 的运行速度只比 matplotlib 快 5 倍左右，而且当所有数据都可见时仍然很慢 (~1fps)。 matplotlib 和 pyqtgraph 之间的主要性能差异在于吞吐量——绘制新数据的速度。

为了获得更好的性能，我建议查看一些基于 GPU 的绘图库，例如 visvis 或 galry。 Pyqtgraph 将来会添加 GPU 支持，但目前还没有。也有一些努力将 matplotlib 引入 GPU，但我还没有看到任何结果......

## adapted from http://stackoverflow.com/questions/16824718/python-matplotlib-pyside-fast-timetrace-scrolling

from PySide import QtGui, QtCore
import numpy as np
import pyqtgraph as pg

N_SAMPLES = 1e6

def test_plot():
    time = np.arange(N_SAMPLES)*1e-3
    sample = np.random.randn(N_SAMPLES)

    plt = pg.PlotWidget(title="Use the slider to scroll and the spin-box to set the width")
    plt.addLegend()
    plt.plot(time, sample, name="Gaussian noise")
    q = ScrollingToolQT(plt)
    return q   # WARNING: it's important to return this object otherwise
            # python will delete the reference and the GUI will not respond!


class ScrollingToolQT(object):
    def __init__(self, fig):
        # Setup data range variables for scrolling
        self.fig = fig
        self.xmin, self.xmax = fig.plotItem.vb.childrenBounds()[0]
        self.step = 1 # axis units

        self.scale = 1e3 # conversion betweeen scrolling units and axis units

        # Retrive the QMainWindow used by current figure and add a toolbar
        # to host the new widgets
        self.win = QtGui.QMainWindow()
        self.win.show()
        self.win.resize(800,600)
        self.win.setCentralWidget(fig)
        self.toolbar = QtGui.QToolBar()
        self.win.addToolBar(QtCore.Qt.BottomToolBarArea, self.toolbar)

        # Create the slider and spinbox for x-axis scrolling in toolbar
        self.set_slider(self.toolbar)
        self.set_spinbox(self.toolbar)

        # Set the initial xlimits coherently with values in slider and spinbox
        self.set_xlim = self.fig.setXRange
        self.set_xlim(0, self.step)

    def set_slider(self, parent):
        # Slider only support integer ranges so use ms as base unit
        smin, smax = self.xmin*self.scale, self.xmax*self.scale

        self.slider = QtGui.QSlider(QtCore.Qt.Horizontal, parent=parent)
        self.slider.setTickPosition(QtGui.QSlider.TicksAbove)
        self.slider.setTickInterval((smax-smin)/10.)
        self.slider.setMinimum(smin)
        self.slider.setMaximum(smax-self.step*self.scale)
        self.slider.setSingleStep(self.step*self.scale/5.)
        self.slider.setPageStep(self.step*self.scale)
        self.slider.setValue(0)  # set the initial position
        self.slider.valueChanged.connect(self.xpos_changed)
        parent.addWidget(self.slider)

    def set_spinbox(self, parent):
        self.spinb = QtGui.QDoubleSpinBox(parent=parent)
        self.spinb.setDecimals(3)
        self.spinb.setRange(0.001, 3600.)
        self.spinb.setSuffix(" s")
        self.spinb.setValue(self.step)   # set the initial width
        self.spinb.valueChanged.connect(self.xwidth_changed)
        parent.addWidget(self.spinb)

    def xpos_changed(self, pos):
        #pprint("Position (in scroll units) %f\n" %pos)
        #        self.pos = pos/self.scale
        pos /= self.scale
        self.set_xlim(pos, pos + self.step, padding=0)

    def xwidth_changed(self, xwidth):
        #pprint("Width (axis units) %f\n" % step)
        if xwidth <= 0: return
        self.step = xwidth
        self.slider.setSingleStep(self.step*self.scale/5.)
        self.slider.setPageStep(self.step*self.scale)
        old_xlim = self.fig.plotItem.vb.viewRange()[0]
        self.xpos_changed(old_xlim[0] * self.scale)

if __name__ == "__main__":
    app = pg.mkQApp()
    q = test_plot()
    app.exec_()