jqplot通过ajax动态画折线图

本文介绍了一个使用Ajax和jqPlot库实现实时CPU监控图表的应用案例。该应用每五分钟更新一次图表展示,每分钟添加新的CPU使用数据,通过定时任务保持图表的实时性和准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

效果如图所示,每个五秒钟图会移动一次(其实是重新画了一张图),能显示所监控的cpu信息。

pastCpuInfomation函数主要用来显示一张折线图

updateCpuPic函数把5秒前的图去掉,重新根据现有数据画一张图。

updateCpuInfomation函数 把最新的点加入存储折线的数组中

再接着在界面中弄两个定时器,让他们每个5秒执行一次updateCpuPic,每个1分钟执行一次updateCpuInfomation,图画就动起来了。

PS:代码中执行好多操作前都会在服务器中获取下服务器的当前时间 ,ajax写得有点乱,我也不知道规不规范,实现动态图的方法好像也不是太好,最好是能直接更新线的数据的,希望朋友们多多指教!画表的代码已经标红(30行到60行)

var past_cpu_service_statistics_line = new Array();
var plot;
function pastCpuInfomation() {
    // 历史cpu数据
    // 本地时间
    
    $.ajax({
        type: "POST",
        contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",
        url: globalObj.path + '/server/getServerCurrentTime.htm',
        success: function(currentTime){
            console.log("取到服务器时间"+currentTime);
            //获取历史cpu数据
            $.ajax({
                type: "POST",
                contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",
                url: globalObj.path + '/server/getPastCpuMonitorData.htm',
                // startTime endtime 是伪数据,时间在后台获取
                data: "hostName=" + "login.cheos.cn",
                success: function(result){
                    
                    for (key in result) {
                        // 去得到时间转化为int
                        var intKey = parseInt(key);
                        var transferTime = new Date(intKey);
                        console.log("transferTime:"+ key + "----resut:" + transferTime);
                        var onePoint = [transferTime, result[key] ];
                        past_cpu_service_statistics_line.push(onePoint);
                    }
                    // 历史cpu情况表
                    plot= $.jqplot('cpuHistory',[ past_cpu_service_statistics_line ],
                            {
                                axes: {
                                    xaxis: {
                                        label: '时间',
                                        renderer: $.jqplot.DateAxisRenderer,
                                        tickOptions: {
                                            formatString: '%Y-%#m-%d %H:%M'
                                        },
                                        min : (currentTime -1000 * 60 * 60),
                                        max: (currentTime),
 
                                    // 横(纵)坐标显示的最小值
                                    // ticks:['']
 
                                    },
                                    yaxis: {
                                        label: 'cpu监控',
 
                                    }
                                },
                                highlighter: {
                                    show: true,
                                    sizeAdjust : 7.5
                                },
                                cursor: {
                                    show: false
                                }
                            });
 
                },
                error: function(textStatus){
                    alert("获取监控信息失败!");
                }
            });
            //获取历史cpu数据ajax结束
        },
        error: function(textStatus){
            alert("取历史cpu数据时候获取服务器时间失败!");
 
        }
    });     
 
}
function updateCpuPic() {
    console.log("正在更新cpu视图");
//先取得服务器时间,用来画横坐标
    $.ajax({
        type: "POST",
        contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",
        url: globalObj.path + '/server/getServerCurrentTime.htm',
        success: function(result){
            var intKey =parseInt(result);
            var transferTime = new Date(intKey);
            console.log("获取到服务器时间:"+result+"------"+transferTime);
        //操作图表
            //如果已经存在图表,则摧毁
            if (plot) {
                // plot.destory();
                $("#cpuHistory").unbind();
                $("#cpuHistory").empty();
                plot= null;
 
            }
            //重新画图表
            plot= $.jqplot('cpuHistory',[ past_cpu_service_statistics_line ], {
                axes: {
                    xaxis: {
                        label: '时间',
                        renderer: $.jqplot.DateAxisRenderer,
                        tickOptions: {
                            formatString: '%Y-%#m-%d %H:%M'
                        },
                        min: (result - 1000 * 60 * 60),
                        max: (result),
 
                    // 横(纵)坐标显示的最小值
                    // ticks:['']
 
                    },
                    yaxis: {
                        label: 'cpu监控',
 
                    }
                },
                highlighter: {
                    show: true,
                    sizeAdjust: 7.5
                },
                cursor: {
                    show: false
                },
                replot: {
                    resetAxes: true
                }
            });
            
        },
        error: function(textStatus){
            alert("获取服务器时间失败!");
 
        }
    });
    
 
 
}
 
function updateCpuInfomation() {
    $.ajax({
        type: "POST",
        contentType: "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",
        url: globalObj.path + '/server/getLatestCpuMonitorData.htm',
        data: "hostName=" + "login.cheos.cn",
        success: function(result){
            // 更新一次数据
            for (key in result) {
                var intKey = parseInt(key);
                var transferTime = new Date(intKey);
                console.log("----------------更新cpu信息---:" + key + "----更新时间:" + transferTime);
                var onePoint = [transferTime, result[key] ];
                past_cpu_service_statistics_line.push(onePoint);
            }
            // 更新图表
        //  updateCpuPic();
        },
        error: function(textStatus){
            alert("更新cpu信息失败!");
 
        }
    });
 
}



 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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