R中的流数据可视化

Question

看起来很简单，但我正在努力。基本上我试图可视化（绘制）每两秒钟出现的模拟流数据，即绘图实时连续。

我见过Microsoft Azure（但我没有昂贵的订阅）。我也看过动画包但它必须在渲染显示之前读入所有数据。有没有办法在R（或者python）中实现这一点？     这就是我到目前为止在R中所做的：

    #simulate some sensor data
time <- seq(1,200,2)
sensor <- runif(100,1,100)
timedf <- data.frame(cbind(time,sensor))
timedf$time <- as.POSIXct(timedf$time,origin = "2016-05-05")

plot(timedf$time,timedf$sensor,type = "l")

#I want to visualize or plot the data continously every 2 seconds
#sleep function
mysleep <- function(x)
{
  p1 <- proc.time()
  Sys.sleep(x)
  proc.time() - p1 
}

for(i in 1:nrow(timedf)){ 
  mysleep(2)
  print(timedf[i,])
  plot(timedf[i,]$time,timedf[i,]$sensor,type = "l")
  par(new=FALSE)
}[![some sensor data][1]][1]

Answer 1

以下是使用nodejs的演示：

#clone the nodejs plotly github directory
git clone https://github.com/plotly/plotly-nodejs.git

使用API credentials修改examples/config.json文件，然后只需运行其中一个演示文稿（在此示例中为signal-stream.js）

node signal-stream.js

将以以下形式输出JSON字符串：

{ streamstatus: 'All Streams Go!', 
  url: 'https://plot.ly/~voxnonecho/194',
  message: '',
  warning: '',
  filename: 'streamSimpleSensor',
  error: '' }

然后只需按照提供的网址进行操作：