Множественный участок обновления с pyqtgraph в Python

Question

Мне нужно построить 3 обновления кривых данных, которые я прочитал с датчика. График обновления очень быстрый, когда я использую только кривую, но когда я пытаюсь построить их, каждый из них значительно медленнее. Код, который я использую, следующий:

#!/usr/bin/python 


from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore 
import pyqtgraph as pg 

import time 
import numpy as np 


app = QtGui.QApplication([]) 



win = pg.GraphicsWindow() 

p1 = win.addPlot() 
p2 = win.addPlot() 
p3 = win.addPlot() 


curve1 = p1.plot() 

curve2 = p2.plot() 

curve3 = p3.plot() 

readData = [0.0, 0.0, 0.0] 
y1=[0.0] 
y2=[0.0] 
y3=[0.0] 

temp = [0.0] 

start = time.time() 

def update(): 
    global curve1, curve2, curve3 
    t = time.time()-start   # measure of time as x-coordinate 
    readData= readfun()  #function that reads data from the sensor it returns a list of 3 elements as the y-coordinates for the updating plots 
    y1.append(readData[0]) 
    y2.append(readData[1]) 
    y3.append(readData[2]) 
    temp.append(t) 

    curve1.setData(temp,y1) 
    curve2.setData(temp,y2) 
    curve3.setData(temp,y3) 
    app.processEvents() 



timer = QtCore.QTimer() 
timer.timeout.connect(update) 
timer.start(0) 




if __name__ == '__main__': 
    import sys 
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_'): 
     QtGui.QApplication.instance().exec_() 

Как я могу ускорить построение графика для трех кривых? Благодаря

EDIT: Вдохновленный решения dirkjot, я хочу изменить свой код выше в случае, если кто будет нуждаться в этом для той же цели. Он отлично работает:

#!/usr/bin/python 


from pyqtgraph.Qt import QtGui, QtCore 
import pyqtgraph as pg 

import time 
import numpy as np 


app = QtGui.QApplication([]) 

win = pg.GraphicsWindow() 

p1 = win.addPlot() 
p2 = win.addPlot() 
p3 = win.addPlot() 


curve1 = p1.plot() 

curve2 = p2.plot() 

curve3 = p3.plot() 

readData = [0.0, 0.0, 0.0] 
y1=np.zeros(1000,dtype=float) 
y2=np.zeros(1000,dtype=float) 
y3=np.zeros(1000,dtype=float) 

indx = 0 
def update(): 
    global curve1, curve2, curve3, indx, y1,y2,y3 

    readData= readfun()  #function that reads data from the sensor it returns a list of 3 elements as the y-coordinates for the updating plots 
    y1[indx]=readData[0] 
    y2[indx]=readData[1] 
    y3[indx]=readData[2] 

    if indx==99: 
     y1=np.zeros(1000,dtype=float) 
     y2=np.zeros(1000,dtype=float) 
     y3=np.zeros(1000,dtype=float) 
    else: 
     indx+=1 
    curve1.setData(y1) 
    curve2.setData(y2) 
    curve3.setData(y3) 
    app.processEvents() 



timer = QtCore.QTimer() 
timer.timeout.connect(update) 
timer.start(0) 




if __name__ == '__main__': 
    import sys 
    if (sys.flags.interactive != 1) or not hasattr(QtCore, 'PYQT_'): 
     QtGui.QApplication.instance().exec_() 

Answer 1

Одна из проблем заключается в том, что вы добавляете списки. Это становится очень медленным, когда списки растут большими, так как Python должен скопировать полный список в новое место, которое на одну ячейку больше предыдущей. Вы можете проверить это, снова запустив свой код с удаленным добавлением, но продолжая читать данные (которые вы выбрасываете для этого теста).

Если это проблема, есть несколько решений:

1. предварительно выделить большой список (скажем [None] * 1000) и сохранить счетчик, где вы пишете. Оберните, когда вы достигнете 1k. Таким образом, вы получаете непрерывный дисплей для обновления, как вы видите, в старом стиле.
2. Используйте numpy и предопределите фиксированный буфер, скажем, 1k образцов. Добавьте образцы в конец (позиция от -10 до -1). Когда вы достигнете -1, переместите содержимое буфера 10 влево в эффективном операторе numpy data (что-то вроде buffer[0:-10] = buffer[10:], но может быть выделенная команда переключения numpy) и начать запись на -10 снова.