首先，我们需要安装必要的包。小贴士：建议使用虚拟环境来避免包冲突哦！
# 使用pip安装Vispy和相关依赖import sys!{sys.executable} -m pip install vispy numpy
2. 创建第一个Vispy可视化让我们从一个简单的散点图开始，感受Vispy的魅力：
import numpy as npfrom vispy import app, scene# 创建画布canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', size=(800, 600))view = canvas.central_widget.add_view()# 生成随机数据点N = 1000000 # 一百万个点！pos = np.random.normal(size=(N, 2), scale=100)scatter = scene.visuals.Markers()scatter.set_data(pos, edge_color=None, face_color=(1, 0, 0, .5), size=5)view.add(scatter)view.camera = 'panzoom'view.camera.set_range()app.run()
小贴士： Vispy使用OpenGL进行渲染，这就是为什么它能够如此流畅地处理大量数据点的原因！
3. 创建动态图表Vispy的一大特色是能够实现流畅的实时动画效果：
import numpy as npfrom vispy import app, sceneimport timeclass AnimatedScatter: def __init__(self): self.canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', show=True) self.view = self.canvas.central_widget.add_view() self.scatter = scene.visuals.Markers() self.view.add(self.scatter) self.view.camera = 'panzoom' # 初始数据 self.N = 1000 self.pos = np.random.normal(size=(self.N, 2), scale=50) self.scatter.set_data(self.pos, edge_color=None, face_color=(0, 1, 0, 0.5), size=10) # 设置动画定时器 self.timer = app.Timer(connect=self.update_data) self.timer.start(0.1) # 每0.1秒更新一次 def update_data(self, event): # 更新点的位置 self.pos += np.random.normal(size=self.pos.shape, scale=2) self.scatter.set_data(self.pos, edge_color=None, face_color=(0, 1, 0, 0.5), size=10) scatter = AnimatedScatter()app.run()
4. 3D可视化效果Vispy在3D可视化方面也表现出色：
import numpy as npfrom vispy import app, scene# 创建3D画布canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive', size=(800, 600))view = canvas.central_widget.add_view()# 生成3D数据n = 100x = np.linspace(-10, 10, n)y = np.linspace(-10, 10, n)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))# 创建表面图surface = scene.visuals.Surface((Z), shading='smooth')view.add(surface)# 设置3D相机view.camera = 'turntable'view.camera.set_range()app.run()
进阶小贴士：
Vispy支持多种渲染后端，包括OpenGL、WebGL等使用scene.visuals模块可以创建各种基础图形对于大数据集，建议使用BufferMemory来优化性能5. 性能优化建议处理大规模数据时的注意事项：
使用NumPy数组而不是Python列表适当减少绘制频率考虑使用数据降采样启用视图裁剪功能今天的Python学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，尝试创建自己的可视化作品。相信经过今天的学习，大家已经对Vispy有了初步的认识。它的强大功能还远不止于此，期待你们能够在实践中发现更多精彩！祝大家学习愉快，Python学习节节高！
