几天前我在进行谷歌搜索，特别是，我想知道需要在应用程序中可视化大量数据点的开发人员有哪些选择。令我惊讶的是，我真的找不到那么多解决方案，事实上，我得到的大部分结果都是多年前的结果。

但是有一个结果引起了我的注意，那是一篇关于用户询问如何绘制数十亿个数据点的 Reddit 帖子？虽然其他用户回答说“尝试使用 Power BI 或 Excel”，但其他用户建议在 Python 环境中使用 Pandas DataFrame 等变通方法来存储和操作数据。但是发布问题的用户不想存储和操作数据，用户想要可视化数据！

那么，如何可视化数十亿个数据点，为什么要这样做？

为什么要可视化数十亿个数据点？

继续分析 Reddit 用户的问题，一些用户表示，试图将数十亿个数据点可视化超出了大多数人的工作范围。

事实上，该帖子的作者后来解释说，作为一名与物理学家合作设计大功率电源的开发人员，他们需要了解有源元件在高频下的影响。

例如，医学可视化是需要特定技术特征和图表类型来处理大量数据的要求苛刻的行业之一。

医学可视化是可以在从管理或医疗保健数据监控到研究、分子分析或医疗设备开发的几乎每个过程中使用数据可视化的行业之一。

Power BI 等解决方案可用于可视化医疗管理数据的数千个数据点，而在可视化复杂数据以进行高端分析时，图表组件是必不可少的。

另一个真实案例是赛车运动，数十亿数据点从高性能（F1、Nascar 等）车辆实时传输到数据记录系统，这些系统即时处理数据并支持赛车工程师做出决策.

需要可视化数十亿数据点的行业列表可以继续……振动分析、工业自动化、卫星、3D 移动测绘等等……但是从 Reddit 帖子中强调的第二个学习是实施变通办法。

Reddit 用户分享说，具有高采样率的快速变化的属性可能需要数小时才能渲染，而临时解决方案（例如缩小数据集）会导致信息丢失，这种情况也经常发生在下采样方法中。

第三个学习让我们评估用户试图实施的图表解决方案。例如，用户实现了 M atplotlib，使用 WebGL 和 d3.js 实现了 Plotly，用用户自己的话来说：“所有解决方案似乎都难以扩展到这个 [十亿数据点] 大小”。

现在，这些都是数据可视化的好解决方案，但它们不是面向高性能的，这需要我们定义什么是高性能数据可视化？或者高性能图表的特点是什么？

高性能数据可视化

让我们从高性能的定义开始，它指的是“比其他东西更好、更快或更高效”的东西，在数据可视化或图表（也称为图表控件或组件）的上下文中，高性能数据可视化指的是那些比其他解决方案更好、更快、更高效的图表控件。

我们确定了高性能图表库的 6 个特征、它们的影响以及它们在现实世界中的使用方式。

这是对数据可视化中被确定为高性能的广泛但必要的回顾，因为并非所有数据可视化工具都是面向高性能的，而是面向更基本的用途。

向下采样

现在，让我们谈谈向下采样，它与仅提供高性能相反，是可视化百万/十亿数据点的最常见解决方法之一。在所谓的“高性能”图表工具的范围内，下采样问题很普遍，因为通常是为了渲染大型数据集而实现的，但是，什么是向下采样？

下采样是一种仅处理部分数据的技术，例如，仅对每 100 个数据点进行可视化，并丢弃其余 99% 的数据，从而导致大量信息丢失。

首先，这是一个示例，当所有数据都已正常呈现时，数据集的外观：

相反，当数据集被下采样并且大量信息丢失时，数据集的外观如下：

因此，考虑当数据集包含 1,000,000 个点并且应用了 100 的下采样因子时，将仅处理 10,000 个数据点。信息丢失将是巨大的实时应用程序，这些应用程序依赖于实时数据流，因为医学可视化或赛车遥测系统中的实时监控将显示不完整信息的图表和分析。

基本用例可能支持下采样的使用，但我们谈论的是医疗可视化、赛车运动、电信、金融科技等需要处理所有传入数据的行业的高性能数据可视化。在这种情况下，现实世界的应用程序要求更高，简单的解决方案，例如开源库或简单的数据可视化工具，无法完成工作。

分析Reddit 用户的真实案例场景，我们可以发现该用户正在努力寻找一种可以可视化数十亿数据点的解决方案，而无需应用下采样技术，也不会放弃缩放和缩放等高性能功能。平移。 如何解决问题？

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