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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)
bins_num = 10 data_num = 1000 normal_data = np.random.normal(0, 1.0, data_num) plt.hist(normal_data, bins=bins_num, density=True) plt.grid(True) plt.show()
目盛りを密度(パーセンテージ)で描画したい場合は、weight を調整するか、目盛りを再計算する。
hist_weight = np.zeros(len(normal_data)) + 1 / len(normal_data) * 100 plt.hist(normal_data, bins=bins_num, weights=hist_weight)
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()
