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blitting doesn't work - would be useful to speed up graph draw for faster realtime-graphs

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  • #19059 par @ianhi — fusionnée

Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
32/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
jupyter-notebook, python
Domaine
frontend, performance

Piste de recherche

Commencez par reproduire le notebook fourni avec les versions de JupyterLab et d’ipympl indiquées, en comparant fig.canvas.draw() avec le chemin de blitting. Suivez la gestion de copy_from_bbox, restore_region, draw_artist et blit, puis vérifiez que les mises à jour du slider rafraîchissent visiblement le graphique à de meilleures fréquences d’images sans effectuer de draw complet.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

I have the following code in jupyterlab. This allows me to move a slider and update a graph in realtime. However the framerate is quite low (1fps) if I call fig.canvas.draw(). I therefore tried blitting, however it does not seem to affect the graph. Is this supposed to work with ipympl?

Many thanks for your help.

Environment:
Jupyterlab==1.2.6
ipympl==0.5.6
jupyter labextension list:

@ibqn/jupyterlab-codecellbtn v0.1.3 enabled ok
@jupyter-widgets/jupyterlab-manager v1.1.0 enabled ok
@jupyterlab/google-drive v1.0.0 enabled ok
@jupyterlab/toc v1.0.1 enabled ok
jupyter-matplotlib v0.7.2 enabled ok
jupyterlab-plotly v1.5.2 enabled ok
plotlywidget v1.5.2 enabled ok

import pandas as pd, numpy as np
import time
import matplotlib.pyplot as plt

from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual, Layout, VBox, HBox
import ipywidgets as widgets

from itertools import count
%matplotlib widget


blit = False # False works, True doesn't.

plt.close('all')
plt.ioff()

output = widgets.Output(layout={'width': '700px', 'height': '300px'})
fig, axs= plt.subplots(3, 2, figsize=(10, 8), sharex=True)
fig.canvas.header_visible = False
fig.canvas.toolbar_visible = False


for i in range(3):    
    axs[i,0].set_ylim(-1.5,1.5)
    axs[i,0].set_xlim(0,20)
    
# index giver
x_value = count()

# expanding dataset
x, y = [], []

# initialise dummy data
[x.append(next(x_value)) for i in range(2)]
[y.append([1]*3) for i in range(2)]

# setup desired and actual angle plots
col_names = ['col1', 'col2', 'col3']
ax_df = pd.DataFrame(index=x,columns=col_names, data=y).plot(subplots=True, ax=axs[:,0])

if blit:
    bgs = []
    for ax in ax_df:
        # cache the background
        ax_background = fig.canvas.copy_from_bbox(ax.bbox)
        bgs.append(ax_background)
    
    fig.canvas.draw()  # initial draw required

# monitor framerate
t_start = time.time()   

# event handler
def on_value_changed(change):    
    with output:    
        next_x = next(x_value) # generate next x axis value
        x.append(next_x)
        y.append([change.new]*3) 

        for i in range(3):            
            if blit:              
                # update data
                line = ax_df[i].get_lines()[0]
                line.set_data(x, pd.DataFrame(y).iloc[:,i])
                
                # restore background
                fig.canvas.restore_region(bgs[i])
                
                # redraw just the points
                ax_df[i].draw_artist(line)

                # fill in the axes rectangle
                fig.canvas.blit(ax_df[i].bbox)
                
            else:
                # update data
                ax_df[i].get_lines()[0].set_data(x, pd.DataFrame(y).iloc[:,i])

                # rescale view
                ax_df[i].autoscale_view(None,'x',None)
                ax_df[i].relim()
            
        fig.canvas.flush_events()
        
        if not blit:
            fig.canvas.draw() # this slows down framerate, not required for blit

        print(f"FPS: {round(next_x/(time.time() - t_start),2)}", end=", ")

sliders = []
int_slider = widgets.FloatSlider(description="test", 
                                 min=-1, max=1, 
                                 value = 0, continuous_update=True,
                                 orientation="horizontal",                                      
                                 layout=widgets.Layout(width="500px", height="20px"))    
int_slider.observe(on_value_changed, names="value")
sliders = widgets.VBox([int_slider, fig.canvas, output])
display(sliders)
Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
1.7k
Forks
236
Aucune PR mergée en 30 j

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Par où commencer

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