用Python&pyqtgraph在不同的图上绘制多个数据流的最佳实践

Question

我正在用PyQt编写一个应用程序，它接收8个传感器波形，我在一个窗口中有8个qgraphicsviews来流8个数据。当我只使用一个传感器时，一切正常。但是如果我使用所有8个实时流，绘图就会变慢并崩溃。在

当同时绘制大量实时流以减少性能时间时，最佳实践是什么？应该注意什么？多线程有帮助吗？以较慢的帧速率绘图？在

Answer 1

由于任务受CPU限制，而且您仍然在一个内核上运行（对于Python，默认情况下），多线程几乎没有什么用处。此外，PyQtGraph不能在多个线程中完成任何绘图：所有的工作都必须在主线程中完成（参见作者对类似主题here）的响应。因此，尽管多线程或多处理可以帮助您获取或处理数据，但它不能解决主要的瓶颈：在太小的空间中以太高的速率绘制过多的数据。在

解决方案？下采样。很方便，PyQtGraph有这个builtin。下面是一个示例（从PyQtGraph示例套件修改而来）。在

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

win = pg.GraphicsWindow(title="Basic plotting examples")
win.resize(1000,600)
win.setWindowTitle('pyqtgraph example: Plotting')

# Enable antialiasing for prettier plots
pg.setConfigOptions(antialias=True)

p1 = win.addPlot(title="Downsampled")
# normally would plot 1000, but we downsample by 10 fold
p1.plot(np.random.normal(size=1000), pen=(255,0,0), name="Red curve", downsample=10)

p2 = win.addPlot(title="Normal")
p2.plot(np.random.normal(size=1000), pen=(0,0,255), name="Blue curve",)


## Start Qt event loop unless running in interactive mode or using pyside.
if __name__ == '__main__':
    QtGui.QApplication.instance().exec_()

结果，我们在左边少了10倍的分数，使得性能更高。在