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我的目标是为来自运动跟踪实验的数据创建交互式网络可视化。
移动物体的轨迹被渲染为由线连接的点。可视化允许用户平移和缩放数据。
我目前的原型(prototype)使用 Processing.js,因为我熟悉 Processing,但在绘制超过 10,000 个顶点或线的数据时,我遇到了性能问题。我采用了几种实现平移和缩放的策略,但我认为目前最好的实现是将数据保存为 svg 图像并使用 Processing.js 中的 PShape 数据类型来加载、绘制、缩放并翻译数据。代码的清理版本:
/* @pjs preload="nanoparticle_trajs.svg"; */
PShape trajs;
void setup()
{
size(900, 600);
trajs = loadShape("nanoparticle_trajs.svg");
}
//function that repeats and draws elements to the canvas
void draw()
{
shape(trajs,centerX,centerY,imgW,imgH);
}
//...additional functions that get mouse events
也许我不应该期待这么多数据点的快速性能,但是是否有使用 Processing.js 优化复杂 svg 元素显示的通用策略?如果要显示100,000个顶点和线,我该怎么办?我应该一起放弃处理吗?
谢谢
编辑:
阅读以下答案后,我认为图像可以帮助传达可视化的本质:
它本质上是一个具有 >10,000 个点和连接线的散点图。用户可以平移和缩放数据,左上角的比例尺会根据当前缩放级别动态更新。
最佳答案
这是我的推介:
我建议您将一些数据组合在一起并将其呈现为简单节点
在放大到特定节点时,您可以分解节点并释放组,从而显示其详细信息。
通过这种方式,您可以限制需要在缩小 View (其中将显示所有节点)上显示的数据量,并在用户放大到某个区域时添加详细信息 - 在这种情况下,并非所有节点都会因为放大只关注图表的一个区域而显示
检测当前 View 区域中的内容并绘制它。如果您的用户在他的视口(viewport)中看不到它,请避免绘制整个节点图结构 - 仅显示必要的内容。尽管我怀疑这已经由 Processing.js 完成,但我不知道您的缩放功能是否利用了这一点。
如果您的元素是可点击/交互的,您可能需要考虑对数据进行分组并将它们显示为位图(大组数据显示为单个图像),直到用户单击位图,在这种情况下位图被删除并且原始形状在该位图位置重新绘制。这最大限度地减少了引擎在每个重绘周期中必须绘制的点/线的数量。
对于位图缓存,请参阅此 link ,(这是 Fabric.js - Canvas 库和 SVG,但概念/想法是相同的) 还有 this answer我发布了一个关于交互式矢量/位图缓存的问题
作为旁注:
你真的需要使用 Processing 吗?
如果没有交互或动画发生,而您只想在 Canvas 上 blit 像素(只绘制一次),请考虑完全放弃基于矢量的库。普通的旧 Canvas 只是在 Canvas 上传输像素,仅此而已。数据的初始启动绘图可能会有一些延迟,但由于在绘制点/形状/线之后没有任何内部引用 - 没有什么会占用您的资源/阻塞您的内存。
因此,如果是这种情况 - 考虑切换到纯 Canvas。然而,数据可视化都是关于动画和交互性的,所以我怀疑你会想要放弃它们。
关于svg - ProcessingJS 性能与大数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27734320/
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