Да это рендер.
Пока опыт и знания не позволяют мне написать собственные шейдеры, поэтому растеризация будет проходить на процессоре.
Хочется что бы можно было скопировать преобразованные координаты vectorY в массив с размером:
ширина экрана * максимальное количество точек в столбце изображения
Вот только в зависимости от столбца изображения, количество точек попадающих в него будет разным.
Как придумать алгоритм который где точек не будет хватать, не достающие места будет заполнять дефолтными значеними.
Допустим, максимальное количество точек попадающих в один столбец 4, тогда:[spoiler]каждый столбец буду отделять скобками()[/spoiler]
(13,14,15,28)(23,45,-180,-180)(14,18,25,56)(17,35,-180,-180)
Как вы уже поняли, там где -180, там не хватило точек для полного заполнения это столбца. Вот в этом и вопрос, как делать преобразование координат vectorY[i] и сразу записывать его значение в столбец к которому он принадлежит, и при этом если в этом столбце не найдётся точек которыми его можно было бы полностью заполнить, то надо заполнить дефолтным значением -180.
Так же стоит вопрос с какого индекса начать преобразовывать vectorY.
Если известно что в связном с ним vectorX точки лежат с определенным известным шагом.
Я эмпирическим путем нашёл формулу которая может это делать.

Допустим я хочу узнать самый левый столбце изображения какому индексу соответствует. А известно что
offsetX = 25
Шаг в значений в массиве = 23

Массив:
{23, 46, 69, 92}

Тогда:
floor(offsetX/шаг значений в массиве) - (массив[0]/шаг значений в массиве) = 0

floor(25/23) - 23/23 = 0

Вот мы нашли самый левый элемент массива который попадает в самый левый столбец изображения.
А вот как найти самый правый элемент массив попадающий в самый правый столбец изображения я не знаю.