python实现数据图表

yipeiwu_com6年前Python基础

平时压力测试,生成一些数据后分析,直接看 log 不是很直观,前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly, 觉得很实用,利用周末时间熟悉下。


plotly

plotly 主页 : https://plot.ly/python/

安装

在 ubuntu 环境下,安装 plotly 很简单
python 版本2.7+

$ sudo pip install plotly

绘图

在 plotly 网站注册后,可以直接将生成的图片保存到网站上,便于共享保存。
这里使用离线的接口,生成的 html 保存在本地文件

绘制直线图

先随便搞一组数据用来绘制图表

lcd@ubuntu:~/$ cat gen_log.sh 
#!/bin/bash
count=$1
while [ $count -gt 0 ]
do
  sar -n DEV 1 1 | grep "Average:" | grep "eth0" | awk '{print $4,$5,$6}'
  count=$(($count-1))
done
lcd@ubuntu:~/$ sh gen_log.sh 1000 > log.txt

通过上述脚本,获取每秒钟网卡的3个数据,记录文本,利用 ploty 按时间绘制成直线图,实现如下:

#!/usr/bin/env python
import plotly.offline as pltoff
import plotly.graph_objs as go

def line_plots(name="line_plots.html"):
  dataset = {
    'time': [],
    'rx': [],
    'tx': [],
    'util': []
  }
  with open("./log.txt") as f:
    i = 0
    for line in f:
      items = line.split()
      dataset['time'].append(i)
      dataset['rx'].append(items[0])
      dataset['tx'].append(items[1])
      dataset['util'].append(items[2])
      i += 1
      
  data_g = []
  # 构建 time - rx 数据关系,折线图
  tr_rx = go.Scatter(
    x = dataset['time'],
    y = dataset['rx'],
    name = 'rx')
  data_g.append(tr_rx)

  tr_tx = go.Scatter(
    x = dataset['time'],
    y = dataset['tx'],
    name = 'tx')
  data_g.append(tr_tx)

  tr_util = go.Scatter(
    x = dataset['time'],
    y = dataset['util'],
    name = 'util')
  data_g.append(tr_util)

  # 设置图表布局
  layout = go.Layout(title="Line plots",
    xaxis={'title':'time'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout)
  # 生成离线html
  pltoff.plot(fig, filename=name)

if __name__=='__main__':
  line_plots()

生成图表如下所示 :


line_plot

柱形图

#!/usr/bin/env python
import plotly.offline as pltoff
import plotly.graph_objs as go

def bar_charts(name="bar_charts.html"):
  dataset = {'x':['man', 'woman'],
        'y1':[35, 26],
        'y2':[33, 30]}
  data_g = []
  tr_y1 = go.Bar(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y1'],
    name = '2016'

  )
  data_g.append(tr_y1)

  tr_y2 = go.Bar(
  x = dataset['x'],
  y = dataset['y2'],
  name = '2017'

  )
  data_g.append(tr_y2)
  layout = go.Layout(title="bar charts",
    xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

if __name__=='__main__':
  bar_charts()


bar char

饼状图

#!/usr/bin/env python
import plotly.offline as pltoff
import plotly.graph_objs as go

def pie_charts(name='pie_chart.html'):
  dataset = {
    'labels':['Windows', 'Linux', 'MacOS'],
    'values':[280, 10, 30]}
  data_g = []
  tr_p = go.Pie(
  labels = dataset['labels'],
  values = dataset['values']

  )
  data_g.append(tr_p)
  layout = go.Layout(title="pie charts")
  fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

if __name__=='__main__':
  pie_charts()


相关文章

Python 打印中文字符的三种方法

方法一: 现在用 notepad++,在 UTF-8 格式下编写以下语句: #coding=utf-8 print"打印中文字符" 方法二: 用encode和decode 如:...

Python检测QQ在线状态的方法

本文实例讲述了Python检测QQ在线状态的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: import time,datetime import urllib2 def ch...

django 开发忘记密码通过邮箱找回功能示例

一、流程分析: 1.点击忘记密码====》forget.html页面,输入邮箱和验证码,发送验证链接网址的邮件====》发送成功,跳到send_success.html提示 2.到邮箱里...

python中如何使用insert函数

这篇文章主要介绍了python中如何使用insert函数,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 描述 insert() 函数用...

Python 最大概率法进行汉语切分的方法

要求: 1 采用基于语言模型的最大概率法进行汉语切分。 2 切分算法中的语言模型可以采用n-gram语言模型,要求n >1,并至少采用一种平滑方法; 代码: 废话不说,代码是最好的...