datoviz

DatoViz：高性能GPU科学データ視覚化C/C ++ライブラリ

[インストール] [使用] [ユーザーガイド] [例] [APIリファレンス]

datoVizは、 Khronos Vulkan Graphics APIおよびGLFWウィンドウライブラリの上にあるC/C ++で書かれたクロスプラットフォーム、オープンソース、高性能GPU科学データ視覚化ライブラリです。 Pythonで生のctypesバインディングを提供しますか？ 。長期的には、DatoVizは主にVispy 2.0バックエンドとして使用されます。

数百万ポイントで構成されるデータセットの速度、視覚品質、およびスケーラビリティ向けに設計されており、2D/3Dインタラクティブレンダリングと最小限のGUIを介して最小限のGUIをサポートします。

ショ和警告： DatoVizは長年にわたって行われてきましたが、それはまだ初期段階にあり、特にパッケージとハードウェアの互換性に関するコミュニティフィードバックの増加から大きな恩恵を受けるでしょう。 APIはまだ進化しているので、今のところ、定期的に（できれば最小限の）壊れた変化を期待してください。現在のバージョンはv0.2です。以前のV0.1バージョンが非推奨になりました。

？ロードマップ。中期的には、OSとハードウェアの互換性の向上、より多くのビジュアル、インタラクティブパターン、およびGUIコントロールを提供します。長期的には、ピッキング、カスタムビジュアルとシェーダー、非線形変換、WebGPU/WebAssembly互換性、IPython、Jupyter、QTとの統合。

v0.1バージョンのスクリーンショット

クレジット：マウスの脳容積：アレンSDK。フランス：自然地球。分子：PDBからのS. pyogenes cas9の結晶構造（OBJメッシュへの変換については、Ericに感謝します）。地球：ピクサベイ。ラスタープロット：IBL。 3Dヒト脳：Anneke Alkemade et al。 2020年、Pierre-Louis BazinとJulia Huntenburgに感謝します。

特徴

• 高品質のアンチアライアス2Dビジュアル：マーカー、ライン、パス、グリフ
• 3Dビジュアル：メッシュ、ボリューム、ボリュームスライス
• ？ 150のコロマップが含まれています（Matplotlib、ColorCet、Matlabから）
• ？️ハイレベルのインタラクティブ性：2Dのパン＆ズーム、3Dのアークボール（詳細）
• ？カメラの手動制御：カスタムインタラクティブ性
• ？図サブプロット（別名「パネル」）
• 親愛なるimguiを使用した最小限のGUI

ビジュアルのリスト

進行中の作業

これらの機能は現在、 v0.3のために計画されています：

• axes ：ダニ、グリッド、ラベル
• ？カラーバー
• ？§その他のインタラクティブパターン
• その他のドキュメント

将来の仕事

これらの機能は現在、 v0.4以降で計画されています。

• ？その他のビジュアル：矢印、ポリゴン、平面ストレートライングラフ（PSLG）、ヒストグラム、領域、グラフ
• ピッキング
• ？非線形変換
• ？§ダイナミックシェーダー
• WebGPU/WebAssembly互換性
• ？シェーダーを計算します
• ？ IPython、Jupyter、QT統合

インストール手順

要件：

• サポートされているOS（Linux、MacOS 12+、Windows10+）
• Vulkanで利用可能なグラフィックスチップセット（統合または専用のグラフィックプロセスユニットのいずれか）
• PythonとNumpy

注：Vulkan SDKをインストールしたり、ライブラリを手動で構築する必要はありません。 Linux、Windows、およびMacOの事前コンパイルホイールがPypiにアップロードされています。

pip install datoviz

使用法

Pythonの単純な散布図の例（ランダムな位置、色、サイズのポイント）は、C APIに密接に従います。

 import numpy as np
import datoviz as dvz

app = dvz . app ( 0 )
batch = dvz . app_batch ( app )
scene = dvz . scene ( batch )

figure = dvz . figure ( scene , 800 , 600 , 0 )
panel = dvz . panel_default ( figure )
dvz . panel_panzoom ( panel )
visual = dvz . point ( batch , 0 )

n = 100_000
dvz . point_alloc ( visual , n )

pos = np . random . normal ( size = ( n , 3 ), scale = .25 ). astype ( np . float32 )
dvz . point_position ( visual , 0 , n , pos , 0 )

color = np . random . uniform ( size = ( n , 4 ), low = 50 , high = 240 ). astype ( np . uint8 )
dvz . point_color ( visual , 0 , n , color , 0 )

size = np . random . uniform ( size = ( n ,), low = 10 , high = 30 ). astype ( np . float32 )
dvz . point_size ( visual , 0 , n , size , 0 )

dvz . panel_visual ( panel , visual , 0 )
dvz . scene_run ( scene , app , 0 )
dvz . scene_destroy ( scene )
dvz . app_destroy ( app )

その他の使用例については、例のドキュメントをご覧ください。

ドキュメント

• ユーザーガイド
• ？例
• APIリファレンス
• ？ショ和アーキテクチャの概要
• 指示を作成します
• 貢献者の指示
• メンテナーの指示

？§履歴と現在のステータス

2012年、さまざまなGPU科学視覚化ライブラリ（Galry、Glumpy、Pyqtgraph、Visvis）の開発者は、Python用のOpenGLベースの科学的視覚化ライブラリであるVispyを作成しました。

2015年、OpenGLの後継者であるVulkanはKhronosによって発表され、将来のVulkanベースの視覚化ライブラリのアイデアを引き起こしました。

2019年、オリジナルのVispy開発者の1人であるCyrille Rossantは、Vulkanの実験を開始しました。

2021年、DatoViz v0.1の最初の実験バージョンがリリースされました。この最初のリリースは、さらなる開発のための基礎を築きました。

今後3年間で、 2021年にVispyに授与されたChan Zuckerbergイニシアチブ（CZI）助成金によって支援された技術は成熟しました。

2024年、Datoviz v0.2がリリースされました。このバージョンは、モジュール性と安定性を高めるためにゼロから再設計されており、GPUハードウェアとグラフィックスレンダリングAPIの継続的な進歩に対応できるようにします。 DatoVizテクノロジーの移植を、WebGPU対応のWebブラウザーなどの非ブルカン環境に移植できるようにするモジュラーアーキテクチャを備えています（2番目のCZI助成金のおかげです）。

Datovizは、Vispy共同設立者の1人によって開発されているため、 Vispyと密接に関連しています。 Cyrille RossantとNicolas Rougierによって開始されたVispy 2.0は、「Graphics Server Protocol（GSP）」と呼ばれる一般的なメディアレベルの視覚化レイヤーを介して、DatoViz、Matplotlib、およびその他のレンダラーの上に高レベルの科学的APIを提供します。

長期的なビジョンは、高性能GPUベースの2D/3D科学的視覚化が、複数のプラットフォーム、環境（デスクトップ、Web、クラウドベースのリモート視覚化）、およびプログラミング言語（C/C ++、Python、Julia、錆など）で均一に利用できるようにすることです。

？貢献

貢献メモを参照してください。

？ライセンス

MITライセンスを参照してください。

クレジット

Datovizは、世界中の神経科学研究ラボのコンソーシアムであるInternational Brain LaboratoryのCyrille Rossantによって開発されています。

これは、特にChan Zuckerberg InitiativeのEssential Open Source Software for Scienceプログラムによって資金提供されています。