A) Im mit der Highstock-Charting-Bibliothek für ein Finanzierungsprojekt von mir. Allerdings bin ich immer in Performance-Probleme. Meine Arbeits-Implementierung von Highstock hat i) 5 Graphen in einem Diagramm ii) mehrere Zeilen (und Linientypen) in einem Graphen iii) Etiketten, die auf Punkte in einem Graphen angewendet werden iv) neue Daten, die etwa einmal pro Sekunde ankommen, einen Punkt hinzufügen und animieren Die Grafik nach links. Allerdings gibt es ein paar kritische Probleme Im läuft in mit diesem Setup: Rendering ist sehr langsam. Dies ist ein Leistungsproblem aufgrund der Anzahl (und der Anzahl der Zeiten) der gezeichneten Graphen Cant-Einstellung der Zeitbereichssteuerung unten. Ein Performance-Problem aufgrund von Kontrollen einfrieren kann ich einen Punkt hinzufügen, Animation der Grafik nach links. Jedoch kann ich nicht eine Markierung mit diesem neuen Datenpunkt hinzufügen. Siehe diese SO-Frage. C) Ich sehe keine einfache Lösung für diese Highstock-Probleme. Es ist eine ausgezeichnete Bibliothek. Aber ich war auf Google Charts API suchen. Um zu sehen, ob es diese Punkte erfüllen könnte. Die Leistung von Google Charts API überschreitet Highstock. Da alle Interaktionen unter Mehrere Diagramme auf einer Seite Mehrere überlappende Diagramme in 1 Ansicht Diagramme für: Linie, Bereich (Bereich), Histogramm, Schwellenlinien (siehe rote Ampere grüne Linien abouve) Fügen Sie leicht eine Markierung zu einem Punkt auf meiner Zeitreihe hinzu Einfach Fügen Sie einen Punkt, um meine Zeitreihe Liniendiagramm Leicht fügen Sie einen Punkt Amp-Flagge (gleichzeitig), um meine Zeitreihe Linie Grafik D) Hat jemand durch etwas ähnliches gegangen Gibt es andere Möglichkeiten, um meine highstock Leistung zu verbessern können Google Charts doa besser Job hier Ps. Mein Highcharts-Aufruf sieht so aus (Clojurescript-Code): Nach meiner Erfahrung, die Google-Charting-Bibliothek führt besser als Highcharts, aber ohne mehr Markup bereitgestellt oder eine Kopie Ihrer config / Daten wäre es schwierig, bestimmte Probleme zu isolieren, die dazu beitragen können, zu langsam Performance. Empfehlung: NVD3 Liniendiagramm mit Sucher Wenn sein ein Aktiendiagramm youre nach (oder irgendein Diagramm wirklich), wahrscheinlich die stärkste Diagrammbibliothek heraus dort ist d3. Es gibt eine (Companion) - Bibliothek, die d3 nvd3 nutzt, die Sätze von wiederverwendbaren Graphen zur Verfügung stellt, können Sie sich ihre Liniendiagramme mit Sucher ansehen. Es wird nicht genau imitieren, was Sie derzeit an Ort und Stelle haben, aber in meiner Erfahrung ist nicht nur die Leistung besser, aber wenn Sie ein wenig von JS / d3 wissen, ist es unendlich einfacher, unter der Kapuze und nicht nur kosmetisch anzupassen - plus gibt es noch viel mehr Leute da draußen mit Erfahrung und bereit zu helfen, antwortete am 11. April 14 um 13: 48Wir verwenden Node für die Berichterstattung, aber nicht als Teil unserer wichtigsten Signal-Erzeugung Handelssystem. Um ehrlich zu sein, wird die Antwort fast sicher ja für jede gängige Programmiertechnologie sein, da es nur eine Person braucht, um es irgendwo zu nutzen, um die Antwort ja zu machen. Schauen Sie sich nur OCaml, bevor Jane Straße, die meisten techno logiest auf der Straße noch nie davon gehört hatte und jetzt seine sehr bekannt. Wahrscheinlich die kanonische Antwort für diese Art von Frage sollte diese: quant. stackexchange / a / 304/743 META RANT Im Allgemeinen finde ich diese Art von Fragen ein wenig beunruhigend für diese Website aus zwei Gründen: für jede gegebene Programmiersprache oder Stack Wenn Sie fragen, ist jemand mit diesem für den Handel die Antwort ist meistens wahrscheinlich ja. Es gibt kein wirkliches Ergebnis oder Aufruf zum Handeln aus der Frage. Wenn jemand antwortet ja, so was, wenn jemand nein antwortet, so was Was ist die kanonische Antwort auf eine Frage wie diese, Oder Oder einen anderen Weg, was antworten würde das Plakat glücklich hier beantworten Juni 11 14 bei 14: 52VISUALISIERUNGEN Unten, werden Sie Finden Sie Links zu interaktiven Visualisierungen, die die für die Untersuchungen relevanten Daten anzeigen. Richtungen werden durch Untersuchung organisiert. Alle Visualisierungen wurden mit der Javascript-Bibliothek D3 erstellt von der Stanford Visualization Group zusammen mit einer erweiterten Version des Rickshaw. js-Plugin, das für die Zwecke dieser Reihe von Visualisierungen angepasst wurde erstellt. Die von ihnen aufgerufenen Daten befinden sich im JSON-Format. SESSION PLOTS Für jede Session Plot, sehen Sie eine Handlung von gefilterten und rohen EDAs des Kindes und Ergotherapeuten am unteren Rand des Bildschirms im Laufe einer Sitzung. Andere Kurven zeigen eine Korrelation zwischen gefilterten Daten und einer durchschnittlichen Anzahl von Peaks während der ausgewählten Teilmenge der Zeit an. Die Zeiteinheiten wurden auf Minuten gesetzt, um den Vergleich mit Roh-Videomaterial für Forscher, die diesen Datensatz verwenden, zu verbessern. Um das Zeitanzeigeformat zu ändern, kann man die Einstellung im Hoverrenderer im interaktiven Visualisierungscode auf Sekunden ändern. Zoomen: Um eine Teilmenge der Zeit während der Sitzung auszuwählen, ziehen Sie die untersten Schieberegler, um die Zeitreihe auf die gewünschte Zeitspanne zu dehnen. Auswählen der Zeitreihe, die angezeigt werden soll: Treffen Sie die Häkchen neben der Zeitreihe Legende, wenn Sie nur gefilterte oder ungefilterte Daten anzeigen möchten. Umschalten zwischen verschiedenen Arten von Visualisierungen: Um verschiedene Arten von Visualisierungen anzuzeigen, kann man sich von dem gestapelten Flächendiagramm zu den anderen Arten von Diagrammen bewegen, aber um sich rückwärts zu einer anderen Art von Diagrammen zu bewegen, muss man die Seite vor der Auswahl aktualisieren Die nächste Art der Handlung. Nachreihen von Zeitreihen oder Zeitreihenreihen vor oder hintereinander: Um eine Zeitreihe vor oder hintereinander zu verschieben, klicken Sie einfach auf die Legenden der farbigen Felder nach oben oder unten, entsprechend der Reihenfolge, in der Sie sie möchten Aufeinander gelegt werden. CORRELATION PLOTS Diese Plots zeigen sowohl die kumulative Korrelation über die Zeit als auch eine sich bewegende Fenster-Korrelation über ein bestimmtes Fenster. Ich habe die bewegten Fenster für Sample-Sets variiert, wobei einige Sample-Sets ein bewegliches Fenster von 30 Sekunden zeigen und einige ein bewegliches Fenster von 120 Sekunden zeigen, um die Unterschiede zu zeigen, die in Bezug auf die visuelle Wirkung von Daten und der Leichtigkeit hektisch sind Erkennung visueller Trends. DATA CONVERSION Ich erhielt den ersten Datensatz im Excel-Format. Ich habe ein Python-Skript von Peter Combs (pcombsgmail) geschrieben, um meine Excel-Dateien in. Mat-Dateien zu konvertieren, und schrieb meine eigenen Conversion-Skripte, um meine Matlab-Daten in die JSON-Dateien, die von D3 gelesen werden, zu konvertieren.
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