Pythonのグラフ描画ライブラリ Matplotlib の覚え書き。
pip install matplotlib
https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html
import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([42, 32, 44, 43, 36, 14, 22, 35, 45]) plt.hist(x, range=[0, 50], bins=10) plt.grid(True) plt.show()
normed=1 density=True を指定するとヒストグラムが正規化される。(binの面積の合計は1.0となる)
normal_data = np.random.normal(0, 1.0, 1000) plt.hist(normal_data, bins=bins_num, density=True) plt.grid(True) plt.show()
サーバーのロードアベレージの時系列データをグラフ描画してみる。
サンプルデータ
sample_loadaverage.csv
sample.py
# coding: utf-8 import io import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import base64 def main(): df = pd.read_csv("sample_loadaverage.csv") # 日本語フォントを利用可能にしておく plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'Noto Sans CJK JP'] plt.title("2019-08-01", size = 10, color = "black") plt.suptitle("Load Average", size = 12, color = "black") plt.xticks(np.arange(0, 144, 6), np.arange(0, 24)) plt.xlabel("時刻") plt.ylabel("ロードアベレージ") plt.plot(df["datetime"], df["load-average01"]) # そのまま描画(jupyter notebook 等の場合) plt.show() # ファイルに出力 plt.savefig("sample_loadaverage.png") # 画像データを取得 buff = io.BytesIO() plt.savefig(buff, format="png") plt.close() # 画像データをbase64エンコードしてHTMLに出力. with open("sample_loadaverage.html", "w") as f: encoded_image = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8") f.write("<!doctype html>") f.write("<html>") f.write("<meta charset='utf-8'>") f.write("<img src='data:image/png;base64," + encoded_image + "' />") f.write("</html>") if __name__ == "__main__": main()