Flask+websoket+Epochを使ってリアルタイムチャート - Qiita
javascriptの勉強をかねて、webサーバから逐次データを流して、ブラウザ上でリアルタイムチャートを表示するアプリケーションをpythonの軽量WebフレームワークであるFlaskで作りました。為替とかをリアルタイムで描画するときに使えるかと思います。 サーバからのデータ送信はwebsocketを用いて行い、サーバ側でランダムに作成したデータを時刻と一緒にJSON形式で送っています。 クライアント側はjavascriptでwebsocketのデータを受けてグラフ描画を行います。 フォルダ構成 app.py templates/index.html static/js/d3.min.js static/js/epoch.min.js static/css/epoch.min.css import os import json import datetime import random
Jupyter notebookで動的なグラフを表示する。（D3.jsのインライン表示） - Qiita
Jupyterでデータを触っていて、可視化のためにグラフをインラインで表示したいことは多々あると思います。 多くの場合は %matplotlib inline で十分だと思います。 しかし、データが多すぎて読めないグラフが表示されたり、もっと綺麗な図で見たい場合もあると思います。 そこで、動的な綺麗なグラフをJupyterで出す方法をみつけたので試してみました。 まずはデモを見てください。 ↓移動や拡大縮小ができる分散図 ↓Twitterのフォローした人と自分を結んだグラフ図 具体的にはD3.js（https://d3js.org/ ）というデータの可視化に特化したJavaScriptのライブラリを使った結果をJupyterにインライン表示します。 まず、jupyterを動かしている環境にpy_d3というエクステンションを入れます。（https://github.com/ResidentM
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Visualization in Python with Altair
