python实现数据图表_Python

python实现数据图表

2020-11-29 00:24orientlu Python

plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库，它作为一款开源的绘图库，可以应用于Python、R、MATLAB、Excel、JavaScript和jupyter等多种语言，主要使用的js进行图形绘制，实现过程中主要就是调用plotly的函数接口，底层实现完全被隐藏

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。

python实现数据图表
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+

1	`$` `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：

python实现数据图表
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()

python实现数据图表

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()