python实现数据图表

2020-01-04 17:05:41

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来源：转载

供稿：网友

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/142942.html">python 模块 : plotly，觉得很实用，利用周末时间熟悉下。

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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/bashcount=$1while [ $count -gt 0 ]do  sar -n DEV 1 1 | grep "Average:" | grep "eth0" | awk '{print $4,$5,$6}'  count=$(($count-1))donelcd@ubuntu:~/$ 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 pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef 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：

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line_plot

柱形图

#!/usr/bin/env pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef 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()

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bar char

饼状图

#!/usr/bin/env pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef 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()

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