Question

我试图用一些库绘制大量的点。这些点按时间排序，其值可能被认为是不可预测的。

目前我的问题是，大量的点会使图书馆花费太长时间来渲染。许多点是多余的（即 - 它们“在”函数y = ax + b定义的同一行上“）。有没有办法检测和删除冗余点以加快渲染速度？

感谢您的时间。

Answer 1

以下是1.5d图的Ramer-Douglas-Peucker算法的变体：

计算第一个和最后一个点之间的线方程
检查所有其他点以查找距离该行最远的地方
如果最差点低于您想要的公差，则输出单个段
否则，考虑两个子阵列递归调用，使用最差点作为分离器

在python中，这可能是

def simplify(pts, eps):
    if len(pts) < 3:
        return pts
    x0, y0 = pts[0]
    x1, y1 = pts[-1]
    m = float(y1 - y0) / float(x1 - x0)
    q = y0 - m*x0
    worst_err = -1
    worst_index = -1
    for i in xrange(1, len(pts) - 1):
        x, y = pts[i]
        err = abs(m*x + q - y)
        if err > worst_err:
            worst_err = err
            worst_index = i
    if worst_err < eps:
        return [(x0, y0), (x1, y1)]
    else:
        first = simplify(pts[:worst_index+1], eps)
        second = simplify(pts[worst_index:], eps)
        return first + second[1:]

print simplify([(0,0), (10,10), (20,20), (30,30), (50,0)], 0.1)

输出为[(0, 0), (30, 30), (50, 0)]。

关于可能不明显的数组的python语法：

x[a:b]是从索引a到索引b的数组的一部分（不包括在内）
x[n:]是使用从x到结尾的n元素制作的数组
x[:n]是使用n

x

a+b当a和b是数组意味着连接时
x[-1]是数组的最后一个元素

可以看到在eps值增加超过100,000点的图表上运行此实施的结果示例{/ 3}}。

Answer 2

在我有了这个想法后，我遇到了这个问题。跳过绘图上的冗余点。我相信我想出了一个更好、更简单的解决方案，我很高兴分享我在 SO 上提出的第一个解决方案。我已经对它进行了编码，它对我来说效果很好。它还考虑了屏幕比例。这些绘图点之间可能有 100 个点的值，但如果用户的图表尺寸较小，他们将看不到它们。

因此，遍历数据/绘图循环，在绘制/添加下一个数据点之前，先查看下一个值并计算屏幕比例（或值，但我认为上述屏幕比例）的变化理由更好）。现在对前面的下一个值做同样的事情（获取这些值只是在你的数组/集合/列表/等中向前看的问题，在循环中将 for next step 增量（可能是 1/2）添加到当前的 for 值）。如果 2 个值相同（或者可能是非常小的变化，根据您自己的喜好），您可以通过简单地在循环中添加“继续”来跳过图表中的这一点，跳过添加数据点，因为该点正好位于前后点之间的斜率。

使用这种方法，我将图表从 963 点减少到 427 点，例如，视觉变化绝对为零。

我认为您可能需要多读几遍才能理解，但它比此处提到的其他最佳解决方案简单得多，重量更轻，并且对您的情节的视觉效果为零。

Answer 3

我可能应用“最小二乘法”算法来获得最佳拟合线。然后，您可以查看靠近该线的点和向下过滤连续点。您只需要绘制异常值，以及将曲线带回最佳拟合线的点。

修改：您可能不需要使用“最小二乘法”;如果你的输入预计会像你说的那样徘徊在“y = ax + b”附近，那么这已经是你最合适的线，你可以使用它。：）

删除线图的冗余点

3 个答案: