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次のようなランダムなデータセットを毎秒生成するアプリケーションがあります。

Dataset 1:
[{time:"00:00:01",class:"Class_A",stats:"45"}]

Dataset 2:
[{time:"00:00:02",class:"Class_A",stats:"50"},{time:"00:00:02",class:"Class_B",stats:"45"}]

Dataset 3:
[{time:"00:00:03",class:"Class_A",stats:"30"}]

Dataset 4:
[{time:"00:00:04",class:"Class_A",stats:"60"}]

Dataset 5:
[{time:"00:00:05",class:"Class_A",stats:"50"}]

Dataset 6:
[{time:"00:00:06",class:"Class_A",stats:"10"},{time:"00:00:06",class:"Class_B",stats:"60"}]
.
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.

したがって、特定の秒で新しいデータセットがシステムによって生成され、データが表示されるクラスが事前にわかりません。たとえば、2 秒目では、データセットにはクラス A とクラス B の両方のデータが含まれていましたが、次の 3 秒ではクラス B のデータが含まれていました。ところで、クラス B の統計がゼロに等しいという意味ではありません。特定のデータセットのデータが表示されない場合は、まったくプロットしないでください。

この種のバラバラなデータを視覚化する最良の方法は何ですか? d3.jsを使用してリアルタイムの複数折れ線グラフを使用して視覚化することを考えていましたが、d3は特定のインスタンスで各クラスのデータを持つことを期待します。全然引かれる。

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これをポイントとして示します。データを d3 に渡す前に、特定のクラスのデータ ポイントが配列にまとめられるようにデータを再編成します。つまり、.data()関数に配列の配列を渡します。最上位の配列の最初の要素は Class_A のデータを含む配列で、2 番目は Class_B のデータを含む配列です。

そうすれば、ギャップを気にすることなく、表示されるポイントを簡単にプロットできます。

于 2012-05-31T07:42:48.270 に答える