Python'da canlı grafik için iyi bir çerçeve?

Question

Canlı verilerde regresyon analizi çalıştırmayı ve her ikisini de içeren bir Python uygulaması üzerinde çalışıyorum. Yani, uygulama canlı verilerle beslenir ve regresyon modelleri, veri güncellemeleri olarak yeniden hesaplar. Aynı bir grafikte hem giriş (veri) hem de çıktı (regresyon analizi) çizmek istediğimi lütfen unutmayın.

Daha önce Matplotlib ile çalıştım. Bunun için en iyi çerçeve bu mu? Oldukça statik gibi görünüyor, yukarıdaki benim gibi benzer iyi örnekler bulamıyorum. Ayrıca bana oldukça şişkin görünüyor. Performans önemli, bu yüzden küçük bir ayak izi ile herhangi bir hızlı python grafik çerçevesi var, ben tüm kulaklarım ...

Answer 1

Matplotlib ile oldukça hareketli grafikler yaptım - her zaman işe yaraması için biraz uğraştım.

Burada olsa güzel bir örnek:

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/animation/simple_anim_gtk.html

Answer 2

Matplotlib ile çalıştım ama her zaman benim için yeterli olmak için gnuplot buldum grafik ihtiyaçları. Gnuplot'u python'dan veya gnuplot.py (gnuplot-py.sourceforge.net) gnuplot'a arabirim olarak kullanma seçeneğiniz vardır.

Answer 3

Sen sana çok hoş çıktı vermek wil OpenFlash Chart kullanabilirsiniz. Sen flaş olması (o Flex çalışır) ve güzel bir pythonic şekilde çizelgeleri yazmak için bir python library vardır yoktur:

def test_radar_charts_3(): 
    chart = open_flash_chart() 
    chart.title = title(text='Radar Chart') 

    val1 = [30,50,60,70,80,90,100,115,130,115,100,90,80,70,60,50] 
    spokes = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p'] 
    val2 = [] 

    for i in val1:         
     txt = "#val#<br>Spoke: %s" % i 
     tmp = dot_value(value=i, colour='#D41E47', tip=txt) 
     val2.append(tmp) 

    line = line_hollow() 
    line.values = val2 
    line.halo_size = 0 
    line.width = 2 
    line.dot_size = 6 
    line.colour = '#FBB829' 
    line.text = 'Hearts' 
    line.font_size = 10 
    line.loop = True 
    chart.add_element(line) 
    r = radar_axis(max=150) 
    r.step = 10 
    r.colour = '#DAD5E0' 
    r.grid_colour = '#EFEFEF' 
    chart.radar_axis = r 
    tip = tooltip(proximity=1) 
    chart.tooltip = tip 
    chart.bg_colour = '#FFFFFF' 
    return chart