Python绘制累积图（matplotlib）答案

【问题标题】：Python drawing cumulative plot (matplotlib)Python绘制累积图（matplotlib）
【发布时间】：2010-10-06 06:08:08
【问题描述】：

我没有使用 matplotlib，但看起来它是绘图的主要库。我想绘制 CPU 使用情况图。我每分钟都有后台进程记录（日期，min_load，avg_load，max_load）。日期可以是时间戳或格式良好的日期。

我想绘制在同一个图上显示 min_load、avg_load 和 max_load 的图表。在 X 轴上，我想根据有多少数据来放置分钟、小时、天、周。

可能存在差距。假设受监控的进程崩溃，并且由于没有人重新启动它，因此可能会出现几个小时的间隙。

我的想象示例：http://img714.imageshack.us/img714/2074/infoplot1.png 这并不能说明差距，但在这种情况下，读数会变为 0。

我现在正在使用 matplotlib，我也会尝试分享我的结果。数据可能如下所示：

1254152292;0.07;0.08;0.13
1254152352;0.04;0.05;0.10
1254152412;0.09;0.10;0.17
1254152472;0.28;0.29;0.30
1254152532;0.20;0.20;0.21
1254152592;0.09;0.12;0.15
1254152652;0.09;0.12;0.14
1254152923;0.13;0.12;0.30
1254152983;0.13;0.25;0.32

Or it could look something like this:
Wed Oct 06 08:03:55 CEST 2010;0.25;0.30;0.35
Wed Oct 06 08:03:56 CEST 2010;0.00;0.01;0.02
Wed Oct 06 08:03:57 CEST 2010;0.00;0.01;0.02
Wed Oct 06 08:03:58 CEST 2010;0.00;0.01;0.02
Wed Oct 06 08:03:59 CEST 2010;0.00;0.01;0.02
Wed Oct 06 08:04:00 CEST 2010;0.00;0.01;0.02
Wed Oct 06 08:04:01 CEST 2010;0.25;0.50;0,75
Wed Oct 06 08:04:02 CEST 2010;0.00;0.01;0.02

-大卫

【问题讨论】：

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

试试：

from matplotlib.dates import strpdate2num, epoch2num
import numpy as np
from pylab import figure, show, cm

datefmt = "%a %b %d %H:%M:%S CEST %Y"
datafile = "cpu.dat"

def parsedate(x):
    global datefmt
    try:
        res = epoch2num( int(x) )
    except:
        try:
            res = strpdate2num(datefmt)(x)
        except:
            print("Cannot parse date ('"+x+"')")
            exit(1)
    return res

# parse data file
t,a,b,c = np.loadtxt(
    datafile, delimiter=';',
    converters={0:parsedate},
    unpack=True)

fig = figure()
ax = fig.add_axes((0.1,0.1,0.7,0.85))
# limit y axis to 0
ax.set_ylim(0);

# colors
colors=['b','g','r']
fill=[(0.5,0.5,1), (0.5,1,0.5), (1,0.5,0.5)]

# plot
for x in [c,b,a]:
    ax.plot_date(t, x, '-', lw=2, color=colors.pop())
    ax.fill_between(t, x, color=fill.pop())

# legend
ax.legend(['max','avg','min'], loc=(1.03,0.4), frameon=False)

fig.autofmt_xdate()
show()

这会解析“cpu.dat”文件中的行。日期由parsedate 函数解析。

Matplotlib 应该找到 x 轴的最佳格式。

编辑：添加了 legend 和 fill_between（也许有更好的方法来做到这一点）。

【讨论】：