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我正在尝试从 MATLAB 迁移到 Python，而我在 Matlab 开发过程中经常依赖的一件事是能够通过遍历层和调用drawow来快速可视化数据立方体的切片，例如

tst = randn(1000,1000,100);
for n = 1:size(tst, 3)
    imagesc(tst(:,:,n));
    drawnow;
end

当我在 MATLAB 中 tic/toc 时，它显示该图形正在以大约 28fps 的速度更新。相比之下，当我尝试使用 matplotlib 的 imshow() 命令执行此操作时，即使使用 set_data()，它也会以蜗牛的速度运行。

    import matplotlib as mp
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    tmp = np.random.random((1000,1000,100))

    myfig = plt.imshow(tmp[:,:,i], aspect='auto')
    for i in np.arange(0,tmp.shape[2]):

        myfig.set_data(tmp[:,:,i])
        mp.pyplot.title(str(i))
        mp.pyplot.pause(0.001)

在我的计算机上，默认（非常小）比例以大约 16 fps 的速度运行，如果我将其调整为更大且与 matlab 图相同的大小，它会减慢到大约 5 fps。从一些较旧的线程中，我看到了使用 glumpy 的建议，我将它与所有适当的包和库（glfw 等）一起安装，包本身工作正常，但它不再支持中建议的简单图像可视化以前的线程。

然后我下载了 vispy，我可以使用该线程中的代码作为模板使用它制作图像：

    import sys
    from vispy import scene
    from vispy import app
    import numpy as np

    canvas = scene.SceneCanvas(keys='interactive')
    canvas.size = 800, 600
    canvas.show()

    # Set up a viewbox to display the image with interactive pan/zoom
    view = canvas.central_widget.add_view()

    # Create the image
    img_data = np.random.random((800,800, 3))
    image = scene.visuals.Image(img_data, parent=view.scene)
    view.camera.set_range()

    # unsuccessfully tacked on the end to see if I can modify the figure.
    # Does nothing.
    img_data_new = np.zeros((800,800, 3))
    image = scene.visuals.Image(img_data_new, parent=view.scene)
    view.camera.set_range()

Vispy 看起来非常快，看起来它可以让我到达那里，但是如何用新数据更新画布？谢谢，

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参见ImageVisual.set_data方法

# Create the image
img_data = np.random.random((800,800, 3))
image = scene.visuals.Image(img_data, parent=view.scene)
view.camera.set_range()

# Generate new data :
img_data_new = np.zeros((800,800, 3))
img_data_new[400:, 400:, 0] = 1.  # red square
image.set_data(img_data_new)
于 2018-07-07T13:49:20.403 回答