11

我正在使用 d3.js 来可视化从我的 python 后端（通过 Websocket）发送的时间序列数据。一张图表的通常数据量约为 120 个条目（2 小时数据，每分钟 1 个条目）。这运行良好，每分钟更新一次。

但它也应该能够以 1 分钟的间隔可视化一个月或更长时间（可能长达一年）的数据。渲染如此大量的数据对于 SVG 来说太多了。

我正在考虑以下替代方案：

  • 在画布中渲染它。真的有那么快吗？
  • 切换到像 Highchart.js 这样的另一个库（看到一个大约 50k 条目的演示）
  • 在服务器上渲染 SVG/JPG/PNG。有使用 phantom.js 渲染 d3.js 服务器端的经验吗？我想重用已经编写好的图形模型。但它也可以是任何其他能够呈现数据的库（使用 python 生成图形）

你会推荐什么？

4

1 回答 1

4

请注意，d3 支持使用 javascript 的缓冲数组。根据我的经验，具有数千个时间序列数据点的 SVG 绘图运行良好（即使通过 websocket 以 20 毫秒的时间更新多个实时数据源）。

例如，如果您将所有数据打包在 Python 中；您可能不需要在实时视图中执行此操作，因为您的更新速度相对较慢：

import struct
# fake data point
p = [56435367, 200, 1]
# <=little endian, d=float64 (for time), d=float64
msg_str = struct.pack('<' + 'd' * len(p), *p)
print(msg_str)
b'\x00\x00\x008\x15\xe9\x8aA\x00\x00\x00\x00\x00\x00i@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xf0?'

然后通过您的 websocket 访问 javascript，您可以在其中执行以下操作：

this.ws.onmessage = function(e){
    // Just pump the raw bytes straight into CircularBuffer
    graph.databuffer.push(e.data);
    ...

当你想绘图时，假设 g 是你对 D3 svg 的引用：

// Get a Float64Array containing all the values
var series_data = graph.databuffer.get_array_stream();
g.attr("d", graph.line(d3.zip(time, series_data)));

当然，如果您预先拥有所有数据，这应该会更容易。您是否在绘制点而不是单一路径？我发现浏览器很难绘制数以万计的单独圆圈（特别是如果它们都每 20 毫秒移动一次！），但它们可以很容易地处理路径。

于 2013-07-30T01:37:24.697 回答