快捷導(dǎo)航

python實現(xiàn)數(shù)據(jù)圖表

更新時間：2017年07月29日 17:44:09 作者：orientlu

plotly是現(xiàn)代平臺的敏捷商業(yè)智能和數(shù)據(jù)科學(xué)庫，它作為一款開源的繪圖庫，可以應(yīng)用于Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript和jupyter等多種語言，主要使用的js進(jìn)行圖形繪制，實現(xiàn)過程中主要就是調(diào)用plotly的函數(shù)接口，底層實現(xiàn)完全被隱藏，便于初學(xué)者的掌握。

平時壓力測試，生成一些數(shù)據(jù)后分析，直接看 log 不是很直觀，前段時間看到公司同事分享了一個繪制圖表python 模塊 : plotly，覺得很實用，利用周末時間熟悉下。

plotly

plotly 主頁： https://plot.ly/python/

安裝

在 ubuntu 環(huán)境下，安裝 plotly 很簡單
python 版本2.7+

$ sudo pip install plotly

繪圖

在 plotly 網(wǎng)站注冊后，可以直接將生成的圖片保存到網(wǎng)站上，便于共享保存。
這里使用離線的接口，生成的 html 保存在本地文件

繪制直線圖

先隨便搞一組數(shù)據(jù)用來繪制圖表

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

通過上述腳本，獲取每秒鐘網(wǎng)卡的3個數(shù)據(jù)，記錄文本，利用 ploty 按時間繪制成直線圖，實現(xiàn)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 = []
  # 構(gòu)建 time - rx 數(shù)據(jù)關(guān)系，折線圖
  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)

  # 設(shè)置圖表布局
  layout = go.Layout(title="Line plots",
    xaxis={'title':'time'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout)
  # 生成離線html
  pltoff.plot(fig, filename=name)

if __name__=='__main__':
  line_plots()

生成圖表如下所示：

line_plot

柱形圖

#!/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

餅狀圖

#!/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()