我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据,借助于创建显示变量之间关系的图形的工具,可以对其进行分析和可视化。
出自percona公司,是一款多线程系统压测工具,可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件IO,操作系统调度器,内存分配和传输速度,POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言,Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL,操作系统和硬件的测试。
话说这些天电视上正在热映《隋唐英雄》,虽然我并没有看,但是对当年田连元老先生的评书联播《隋唐演义》却是记忆犹新,特别是故事里面讲到的程咬金的三板斧:拍蒜瓣、戳脚指甲盖、胡椒面,每每听来总是让人忍俊不禁,不过这些貌似无厘头的招数在实战中却往往有出奇制胜的效果,由此可见简单实用永远都是硬道理,在当前这个倡导DevOps的年代,我们这些程序员自然也要学一些运维方面的本事才好安身立命,下面结合一些真实案例说说我在日常工作中常用的三板斧。
在博客园写文章有一段时间了,除了自己有一些新的发现想与别人分享外,推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦!然而在博客园后台,只能看到当天的积分与排名,历史值和趋势却没有办法查询,对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观,于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
原文链接:http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍:《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 在L
以下步骤描述如何安装(或更新)Scapy 本身。 根据你的平台,可能需要安装一些额外的库才能使其真正工作。 所以,请大家在平台特定之指南中查看如何安装这些必需的东西。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但对于大型的项目,这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,一些定量的统计数据(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具:GitStats,它能生成如下的一些统计数据,并且可以图表形式进行展示对比。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+,向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
绘图和绘图程序与图形用户界面,旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外,它还可以用作绘图模块。
这个挑战赛由 Algora 主办,目标是使用 Rust 编写一个符合 Prettier 标准的美化打印机(pretty printer)。挑战的主要奖项包括:
近日,有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知,而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后,被告知由于美国政府实体名单的原因,相关授权已被中止。目前,哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试,测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法,找到了图像的绘制方法,在某一个单一的场景下,确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制,但是问题是,如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异,fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了,但是确实也能实现。例如下图:
Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观。
本文记录的使用seaborn绘制pairplot图,主要是用来显示两两变量之间的关系,官网学习地址:
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》,使用那篇文章介绍的工具,可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次,就无能为力了。如果我们能够根据历史数据,拟合出一条预测曲线,然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦!想想就很激动呐~
在随书下载的说明网页中,简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说,对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。这里确实有点抱歉,原作者可能默认是 Linux(或 者 Mac OS)系统的。对其他情况,这里稍加说明。 另注:运行结果中,只通过蓝色网格和紫色剪头的变化,就可以直观的“看”到线性 变换。对于绿色的线段可以无视,那是作者为了让大家看的更明显而卖的萌,画出了一个 日文片假名的ゲ(ge)的形状。
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps,除了提供基础设施,指标和数据是也是一个很重要的一环,比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况:
Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件,从Unix软件发展而来,是一款免费软件。因为其强大的作图功能,逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件,使其变的越来越流行。
Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV
From:Torch7官网 1 Define a positive definite quadratic form rand() - creates tensor drawn from uniform distribution t() - transposes a tensor (note it returns a new view) dot() - performs a dot product between two tensors eye() - returns a identity matri
运维精简工具箱 Bootstrapping: Kickstart、Cobbler、rpmbuild/xen、kvm、lxc、 Openstack、 Cloudstack、Opennebula、Eucalyplus、RHEV 配置类工具: Capistrano、Chef、puppet、func、salstack、Ansible、 rundeck、CFengine、Rudder 自动化构建和测试: Ant、Maven、Selenium、PyUnit、QUnit、JMeter、Gradle、 PHPUni
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时,出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入: setenv("GNUTERM","qt") 修改配
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe,然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例,展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725
我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思,最初是作为IPython的补丁,用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位,而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示,Matplotlib软件包诞生了,2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时,它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
首先是写作方法。写作的方法有千千万,每个人都有自己的写作方法,我使用的技巧其实并不多,主要是就是平时注意收集素材,然后当真正写的时候就有素材了,整理一下,就知道要写哪些东西。
Growth hacking 就是一个很典型的例子,通过关键动作的大数据分析,和AB测试以数据来驱动增长
有一说一,这两个软件不是多好下载.如果你实在搞不定.可以寻求我的帮助...如果可以的话~
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
昨天发现不知不觉从武汉报告第一起不明肺炎,新冠已经陪伴我们一年了。忽然意识到AAF开发应该也已经很久了。翻了一下,果然不知不觉也一年多了,想专门整理统计一下项目的数据,最终选了用 gitstats,使用过程简单总结一下,方便后续使用。
本文整理自知乎问答,仅用于学术分享,著作权归作者所有。如有侵权,请联系后台作删文处理。
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图,类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
我们现在将深入研究M atplotlib 包,以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库,旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思,最初是作为 IPython 的补丁,用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
拿到数据包使用wireshark打开后看到Protocol 为USB协议,搜到了一篇关于USB流量分析的文章
在Pentest期间,我们在yrange参数中使用命令注入在OpenTSDB 2.4.0及更低版本中发现了一个远程执行代码漏洞(其他参数可能也容易受到攻击)
RGB对照表:https://www.114la.com/other/rgb.htm
ApacheBench是一个用来衡量http服务器性能的单线程命令行工具。原本针对Apache http服务器,但是也适用于其他http服务器。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,类似于gitstats的定量统计数据工具则(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。
ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
计算RPS最简单的方法是用一天的总访问量除以一天的总秒数,不过这样得出的结论只是一个平均值,无法反映各个时间点的真实情况,真正有价值的是即时的RPS数据,如果有一个比较好的监控系统的话,这并不难,可惜我没有,而且实际上我遇到的问题还要更复杂些:大部分接口是PHP写的,少部分接口是LUA写的,为了更有针对性,需要分别计算PHP和LUA的即时RPS数据。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
网站压力测试 Usage: ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path 用法:ab [选项] 地址
刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
在进行UMAP可视化时,经常使用scanpy.pl.umap()来进行可视化,但是有时不能画出我们想要的结果,这时应该怎么办呢?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云