回答編集履歴
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Chart.jsを使ったサンプルを追加
answer
CHANGED
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@@ -7,4 +7,147 @@
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（あとtimeがX軸、データがY軸のScatterというのがどういうものなのか想像しづらいです）
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-
なお手元で、Chart.jsを使っての散布図リアルタイム更新は普通に作れました。
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+
なお手元で、Chart.jsを使っての散布図リアルタイム更新は普通に作れました。
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+
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+
# Chart.jsによるサンプル
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コメント欄でChart.jsでの例が欲しいとのことだったので、最低限のコードを示します。
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センシングデータがどのような形式であるのか、質問文では全く示されていないため、
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下記ではダミーデータを作成し表示しています。
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+
実際はセンシングデータの出力形式に合わせてflask側、html側を変える必要があります。
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+
アニメーションのオン・オフやグラフ枠の固定などは調べれば出てきますので自力でやってください。
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補足：実際の手元verではChart.bundle.jsはCDNをリンクしています。
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+
original.py
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+
```python
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import json
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+
import random
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import time
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+
from gevent import pywsgi
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+
from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler
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+
from flask import Flask, request, render_template
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+
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+
app = Flask(__name__)
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+
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+
@app.route('/')
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+
def index():
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+
return render_template('index.html')
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+
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+
@app.route('/publish')
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+
def publish():
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+
if request.environ.get('wsgi.websocket'):
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+
ws = request.environ['wsgi.websocket']
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+
while True:
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+
'''
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+
ダミーのサンプルデータ。
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+
Chart.jsに渡す場合は、
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+
[
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+
[{x: 10, y: 15}, {x: 8, y: 20}, {...},...],
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+
[{x: **, y: **}, {x: , y: }, {...},...],
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+
[{x: **, y: **}, {x: , y: }, {...},...],
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+
...
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+
]
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+
という形をjson.dumpsして渡す。各行がグループとなる。
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+
'''
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+
ws.send(json.dumps(
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+
[[{"x": random.random()*10, "y": random.random()*10} for _ in range(10)]for _ in range(3)]))
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+
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+
time.sleep(1)
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+
return
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+
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+
if __name__ == '__main__':
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+
app.debug = True
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+
server = pywsgi.WSGIServer(('localhost', 8080), app, handler_class=WebSocketHandler)
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+
server.serve_forever()
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+
```
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+
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+
index.html
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+
```
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+
<html>
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+
<head>
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+
<title>graph test</title>
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+
</head>
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+
<body>
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+
<h1>Real time chart</h1>
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+
<canvas id="graph" style="height: 200px;"></canvas>
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+
<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.4.2/jquery.min.js"></script>
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+
<script type="text/javascript" src="Chart.bundle.js"></script>
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+
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+
<script type="text/javascript">
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+
var ws = new WebSocket("ws://localhost:8080/publish");
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+
// 初期データ
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+
var data = [[], [], []];
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+
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+
var ctx = document.getElementById('graph').getContext('2d');
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|
+
var myChart = new Chart(ctx, {
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|
+
type: 'line',
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84
|
+
data: {
|
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85
|
+
datasets: [
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86
|
+
{
|
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87
|
+
label: "Group 1",
|
|
88
|
+
data: data[0],
|
|
89
|
+
pointRadius: 5,
|
|
90
|
+
pointBorderRadius: 5,
|
|
91
|
+
borderColor: '#F00',
|
|
92
|
+
showLine: false
|
|
93
|
+
},
|
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94
|
+
{
|
|
95
|
+
label: "Group 2",
|
|
96
|
+
data: data[1],
|
|
97
|
+
pointRadius: 5,
|
|
98
|
+
pointBorderRadius: 5,
|
|
99
|
+
borderColor: '#0F0',
|
|
100
|
+
showLine: false
|
|
101
|
+
},
|
|
102
|
+
{
|
|
103
|
+
label: "Group 3",
|
|
104
|
+
data: data[2],
|
|
105
|
+
pointRadius: 5,
|
|
106
|
+
pointBorderRadius: 5,
|
|
107
|
+
borderColor: '#00F',
|
|
108
|
+
showLine: false
|
|
109
|
+
}
|
|
110
|
+
]
|
|
111
|
+
},
|
|
112
|
+
options: {
|
|
113
|
+
responsive: true,
|
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114
|
+
scales: {
|
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115
|
+
xAxes: [{
|
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116
|
+
type: 'linear',
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|
117
|
+
position: 'bottom'
|
|
118
|
+
}]
|
|
119
|
+
},
|
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120
|
+
legend: {
|
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121
|
+
position: 'bottom',
|
|
122
|
+
lineWidth: 0,
|
|
123
|
+
labels: {
|
|
124
|
+
fontSize: 12,
|
|
125
|
+
boxWidth: 12,
|
|
126
|
+
usePointStyle: true,
|
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127
|
+
generateLabels: function (chart) {
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128
|
+
return chart.data.datasets.map(function (dataset, i) {
|
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129
|
+
return {
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130
|
+
text: dataset.label,
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131
|
+
fillStyle: dataset.backgroundColor,
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|
+
hidden: !chart.isDatasetVisible(i),
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133
|
+
lineCap: dataset.borderCapStyle,
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134
|
+
strokeStyle: dataset.borderColor,
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135
|
+
pointStyle: dataset.pointStyle,
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136
|
+
datasetIndex: i
|
|
137
|
+
};
|
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138
|
+
})
|
|
139
|
+
}
|
|
140
|
+
}
|
|
141
|
+
},
|
|
142
|
+
}
|
|
143
|
+
});
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|
+
//websocket経由で受け取ったデータをparseしてChart.jsのデータに渡す
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145
|
+
ws.onmessage = function (msg) {
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146
|
+
myChart.data.datasets.forEach(function (dataset, index) { dataset.data = JSON.parse(msg.data)[index]; });
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147
|
+
myChart.update();
|
|
148
|
+
};
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149
|
+
</script>
|
|
150
|
+
</body>
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151
|
+
|
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152
|
+
</html>
|
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153
|
+
```
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