PyGTK 中的开罗数据绘图仪：我应该使用像素缓冲区吗？

Question

我正在尝试创建一个与用于音频编辑的多通道图非常相似的多通道图，但用于医疗数据。

这种程序供那些应该（除其他外）在数据图上水平缩放和平移的人使用，以便找到一些有意义的事件并对其进行分类。

因此，我有一个数据流（包含数万个样本的列表），我使用 Cairo 在 gtk.DrawingArea 上绘制该数据流，其初始“比例”基于要绘制的数据的第一个和最后一个索引，以及宽度绘图的数据间隔与绘图区域的像素宽度之间的比率。我创建了一些鼠标事件来“拖动”数据，就像大多数图像查看器甚至 Google 地图所做的那样（但我现在只在水平轴上工作）。

事实是：平移时重绘非常慢，我认为这是因为重绘功能，因为它取决于绘制的间隔的长度（与我设置的“缩放”相关，显示更密集的数据间隔） 。我想知道是否应该将整个绘图渲染到一个（大）pixbuffer，并且只重新定位该pixbuffer，将相应的部分提交到窗口绘图区域。

所以，我的问题是： “这种使用平移/缩放的二维数据绘图通常是如何在 Pygtk 中完成的？ 有“标准”的方法吗？ 我应该创建一个巨大的像素缓冲区，我可以将其用作开罗源，翻译它并在绘图区域开罗表面上“标记”吗？”

我的代码的缩小部分如下：

class DataView(gtk.DrawingArea):
    """ Plots a 'rectangle' of the data, depending on predefined horizontal and vertical ranges """
    def __init__(self, channel):
        gtk.DrawingArea.__init__(self)
        self.connect("expose_event", self.expose)
        self.channel = dados.channel_content[channel]

        self.top = int(self.channel['pmax'])
        self.bottom = int(self.channel['pmin'])

        # this part defines position and size of the plotting
        self.x_offset = 0
        self.y_offset = 0
        self.x_scale = 1
        self.y_scale = 0.01

    def expose(self, widget, event):
        cr = widget.window.cairo_create()
        rect = self.get_allocation()
        w = rect.width
        h = rect.height

        cr.translate(0, h/2)
        cr.scale(1,-1)

        cr.save()
        self.x_scale = 1.*w/(signalpanel.end - signalpanel.start)
        cr.translate(self.x_offset, self.y_offset)
        cr.scale(self.x_scale, self.y_scale)

        step = 5
        # here I select a slice of my full data list
        stream = self.channel['recording'][signalpanel.start:signalpanel.end:step]

        # here I draw
        cr.move_to(0, stream[0])
        for n,s in enumerate(stream[1:]):
            cr.line_to((n+1)*step, s)
        cr.restore()
        cr.set_source_rgb(0,0,0)
        cr.set_line_width(1)
        cr.stroke()

class ChannelView(gtk.HBox):
    """ contains a DataView surrounded by all other satellite widgets """
    def __init__(self, channel):
        gtk.HBox.__init__(self)
        labelpanel = gtk.VBox()
        labelpanel.set_size_request(100, 100)
        dataview = DataView(channel)
        dataview.connect("motion_notify_event", onmove)
        dataview.connect("button_press_event", onpress)
        dataview.connect("button_release_event", onrelease)
        dataview.connect("destroy", gtk.main_quit)
        dataview.add_events(gtk.gdk.EXPOSURE_MASK
                    | gtk.gdk.LEAVE_NOTIFY_MASK
                    | gtk.gdk.BUTTON_PRESS_MASK
                    | gtk.gdk.BUTTON_RELEASE_MASK
                    | gtk.gdk.POINTER_MOTION_MASK
                    | gtk.gdk.POINTER_MOTION_HINT_MASK)
        self.pack_end(dataview, True, True)
        self.pack_end(gtk.VSeparator(), False, False)

        #populate labelpanel
        """ a lot of widget-creating code (ommited) """

# three functions to pan the data with the mouse
def onpress(widget, event):
    if event.button == 1:
        signalpanel.initial_position = event.x
        signalpanel.start_x = signalpanel.start
        signalpanel.end_x = signalpanel.end
    signalpanel.queue_draw()

def onmove(widget, event):
    if signalpanel.initial_position:
        signalpanel.start = max(0, int((signalpanel.start_x - (event.x-signalpanel.initial_position))*widget.x_scale))
        signalpanel.end = int((signalpanel.end_x - (event.x-signalpanel.initial_position))*widget.x_scale)
        print signalpanel.start, signalpanel.end
    signalpanel.queue_draw()

def onrelease(widget, event):
    signalpanel.initial_position = None
    signalpanel.queue_draw()

class PlotterPanel(gtk.VBox):
    """ Defines a vertical panel with special features to manage multichannel plots """
    def __init__(self):
        gtk.VBox.__init__(self)

        self.initial_position = None

        # now these are the indexes defining the slice to plot
        self.start = 0
        self.end = 20000 # full list has 120000 values

if __name__ == "__main__":
    folder = os.path.expanduser('~/Dropbox/01MIOTEC/06APNÉIA/Samples')
    dados = EDF_Reader(folder, 'Osas2002plusQRS.rec') # the file from where the data come from
    window = gtk.Window()
    signalpanel = PlotterPanel()
    signalpanel.pack_start(ChannelView('Resp abdomen'), True, True)
    window.add(signalpanel)
    window.connect("delete-event", gtk.main_quit)
    window.set_position(gtk.WIN_POS_CENTER)
    window.show_all()
    gtk.main()

另外，如果有人对其他实现方式有任何其他提示同样的目标，我会很高兴收到它。

感谢您阅读

编辑：我更改了代码以使变量 step 取决于要绘制的可用像素和间隔长度之间的比例。这样，如果窗口只有 1000 个像素，则会截取整个间隔的“切片”，其中只有 1000 个样本值，结果不是那么平滑，但速度相当快，如果想要更多细节，可以将其放大以提高分辨率（从而重新计算步骤）

Answer 1

我更改了代码，使变量 step 取决于要绘制的可用像素与绘制数据的间隔长度之间的比例。这样，如果窗口只有 1000 个像素，则将获取整个间隔的“切片”，其中只有 1000 个样本值。结果不太平滑，但速度相当快，如果想要更多细节，可以放大它以提高分辨率（从而重新计算步骤）：

step = int(self.samples/float(w)) if step >= 1 else 1
stream = self.channel['recording'][startsample:endsample:step]

Answer 2

如果性能不太重要，我建议您使用 matplotlib。它非常完美，并且可以与包括 GtkEgg 在内的多个后端一起使用（只要我记得）