@(python) 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。 ?...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 #!...$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...dataset['util'].append(items[2]) i += 1 data_g = [] # 构建 time - rx 数据关系...pltoff.plot(fig, filename=name) if __name__=='__main__': line_plots() 生成图表如下所示 ： ?
原创仅供学习，转载请注明出处 需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目，考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现，下面来看看怎么弄。...数据源准备 首先安装好mysql，将监控的日志数据写入到mysql之中。如下图： ? 好了，这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。 回到首页，点击表格（Dashboard） ? 创建Table表格 ? ?...在面板创建新的图表 ? ? 编辑曲线图Graph ? ? 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚，配置过后，看着图表呈现就更加好的理解了。 ? 根据图表的内容，我查询的分析如上图。 ?...好了，基本上图表就到这里就可以了。将这个图表保存以及拖拉一下看看呈现。 ? 当然还可以呈现更加多的图表，这里就基本介绍到这里啦。
qc_predepl_cms-ngx-02 > 下面就在Grafana执行SELECT * FROM "CPU_All3" WHERE host =~ /qc_predepl_cms/查询出表里面的数据...，并呈现在Grafana中。...配置Grafana的数据源 ? ? 填写基本连接访问influxdb数据库的信息，点击下方的test按钮，可以测试是否连接成功。 创建Table表 ? ?...点击表格的Edit按钮，就可以进入编辑页面，下面主要讲如何获取数据到图表呈现。 设置数据的查询语句，并图表呈现 ? ?...设置好查询语句，因为我的数据是3月4号的，所以还要设置一下时间区间才可以查询出来，如下： ? 制造曲线图 ?
需求 近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目，考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现，下面来看看怎么弄。 数据源准备 首先安装好mysql，将监控的日志数据写入到mysql之中。...如下图： 好了，这里就已经准备好了相关的测试模拟数据。那么下面就使用Grafana来配置图表看看。...所以，修改mysql访问配置如下： 好了，数据源mysql已经配置好了。下一步就是配置图表的呈现了。...在面板创建新的图表 编辑曲线图Graph 从上这个图表的配置我一开始也没太理解清楚，配置过后，看着图表呈现就更加好的理解了。 根据图表的内容，我查询的分析如上图。...好了，基本上图表就到这里就可以了。将这个图表保存以及拖拉一下看看呈现。” 当然还可以呈现更加多的图表，这里就基本介绍到这里啦。
qc_predepl_cms-ngx-02 > 下面就在Grafana执行SELECT * FROM "CPU_All3" WHERE host =~ /qc_predepl_cms/查询出表里面的数据...，并呈现在Grafana中。...配置Grafana的数据源 填写基本连接访问influxdb数据库的信息，点击下方的test按钮，可以测试是否连接成功。...创建Table表 点击表格的Edit按钮，就可以进入编辑页面，下面主要讲如何获取数据到图表呈现。...设置数据的查询语句，并图表呈现 设置好查询语句，因为我的数据是3月4号的，所以还要设置一下时间区间才可以查询出来，如下： 制造曲线图
1、新建一个WinForm窗体 2、将GridControl控件拖入窗体中，选择在父容器中停靠 上面的数据先不用管，这是我设置之后的 3、点击Run Designer 数据库这里为了方便演示，用的...SQL Server 由于我数据库中的表有8列数据，这里添加8列，并设置列名和绑定的数据名称： 查看数据库表结构：emp 添加8列数据 居中显示 为每一列填写数据库中对应的字段...- 右键查看代码： 引入命名空间： 编写获取数据源和数据绑定的代码： using System; using System.Data; using System.Data.SqlClient...this.gridControl1.DataSource = GetDataTable(); } /// /// 从数据库里获取数据之后呈现到列表里得单元格时候所触发的事件...{ string strValue = e.Value.ToString(); if (strValue == "")//数据库中补贴为空时
/ 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据...1330, 1320], type: 'line', smooth: true }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表
最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题，一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现，算法基于开源 https://github.com/bgrins/javascript-astar...http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 实现代码比较容易一百多行，不过算法核心在astar.js了，界面核心在ht.js里面了，我只需要构建网格信息...，只需监听用户点击，然后调用astar.js进行最短路径计算，将结果通过动画的方式呈现出走动的过程，所有代码如下： function init() { w = 40; ...Diagonal' } } ], [0.1, 0.1]); } 自从iOS8支持WebGL后在移动终端上测试3D应用比当前的大部分Android平板舒服多了，以上的例子在iOS系统下呈现和算法都挺流畅...，http://v.youku.com/v_show/id_XODMzOTU1Njcy.html，当然这个小例子数据量也不大，本质其实还是2D的最短路径算法，并非真正意义的3D空间最短路径，但还是足够解决很多实际应用问题了
实现方法比较简单，结合分析结果数据，通过WORD模板文件进行替换输出。在实现的过程中，图表的设计是必不可少的，根据初次产品的设计方案，图表采用微软Chart图表控件进行开发，采用雷达图进行呈现。...但后来由于种种原因，图表要求采用饼状3D图进行呈现，虽然已经有了第一次的经验，但细节的变化，不得不再次进行探索和学习，可当需求再次改变的时候，我决定游说产品设计和改变设计思路。...我们右击雷达图，选择更改图表类型为饼图，如下图： 可以看到饼图按照EXCEL数据中的系列1数据进行呈现，也不会因为系列2的数据存在而出现错误。...由此可以分析出，控制好这个 Excel 的数据应用即可按照我们的设计实现任一图表的输出。...（4）编写数据导出EXCEL方法，传递JSON字符串参数，读取Word模板文件，遍历模板文件中的图表对象，并按查找关键字与图表的标题进行对比，匹配成功，则将JSON中数组转化为图表需要的EXCEL数组形式
在HT for Web中2D和3D应用都支持树状结构数据的展示，展现效果各异，2D上的树状结构在展现层级关系明显，但是如果数据量大的话，看起来就没那么直观，找到指定的节点比较困难，而3D上的树状结构在展现上配合...创建一个树状结构 有了解过HT for Web的朋友，对树状结构数据的创建应该都不陌生，在这里我就不做深入的探讨了。...树状结构数据的创建很简单，在这里为了让代码更简洁，我封装了三个方法来创建树状结构数据，具体代码如下： /** * 创建连线 * @param {ht.DataModel} dataModel - 数据容器...现在树状结构数据已经有了，那么接下来就该开始计算半径了，我们从两层树状结构开始推算： ?...加入z轴坐标，呈现3D下的树状结构 3D拓扑上面布局无非就是多加了一个坐标系，而且这个坐标系只是控制节点的高度而已，并不会影响到节点之间的重叠，所以接下来我们来改造下我们的程序，让其能够在3D上正常布局
Echarts简介 Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库，由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以用于展示各种类型的数据。...Echarts具有良好的交互性和可扩展性，可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时，Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台，可以在不同的设备上进行数据可视化展示。...Echarts提供的图表类型及其适用场景 Echarts中提供的图表类型及其适用场景如下： 折线图：适合展示数据随时间或者其他连续变量的变化趋势和变化情况，可以用于展示数据的增长趋势和波动情况，比较不同变量之间的趋势差异...旭日图：适合展示层级结构的数据，可以用于展示不同层级之间的关系。 多图联动：可以将多个图表进行联动，可以用于展示不同变量之间的关系。 玫瑰图：用于显示数据在不同类别之间的比例关系。...3D图表：Echarts还支持各种3D图表，如3D柱状图、3D散点图等。 时间线图表：可以根据时间轴展示数据的变化情况，可以用于展示数据随时间的变化趋势。
我们今天介绍的技巧是通过鼠标可以快速调整图表数据，而图表自身也会作出相应的调整。 如下图1所示，根据示例数据，创建了一个柱状图。 ? 图1 此时，如果我们要将数据换成B部门，很简单！...首先，选择图表，此时相应的图表数据也会自动选择，如上图1所示。 接着，将鼠标移至A部门所在的数据列，当光标变成十字方向箭头时，拖动使得红色和蓝色选择区域至B部门，图表也相应更新，如下图2所示。 ?...图3 你可以使用这种技巧快速制作4个部门的图表。 首先，将当前图表复制3份并排列整齐，如下图4所示。 ? 图4 然后，选择右上角的图表，按照上文所述的方法将数据拖到B部门，结果如下图5所示。 ?...图5 同理，更改下面两个图表的数据，结果如下图6所示。 ? 图6 小结：在绘制图表时，拖动鼠标对数据或图表元素进行调整是一种常用操作。
1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。...与常规的低维可视化方法相比，高维数据可视化面临的挑战是如何呈现单个数据点的各属性数据值分布，以及比较多个高维数据点属性之间的关系，从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常值检测、属性选择、属性关联等任务效率...高维数据可视化分类（来源：《Python数据可视化之美》） 常见的高维数据可视化的4种方法如上图所示： （1）基于点的方法：以点为基础展现单个数据点与其他数据点之间的关系（如距离、相似性、聚类等）...（3）基于区域的方法：将全部数据点的全部属性，以区域填充的方式展现在二维布局，并采用颜色等视觉通道呈现数据属性的具体值。...（4）基于样本的方法：采用图标或基本统计图表方法编码单个高维数据点，并将所有数据在空间排列方便用户进行对比分析。
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...2sin(x)") # plt.legend(loc=1) plt.legend(loc='best') plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。...Plotly绘图实例 line-plots 绘图效果： 生成的html页面在右上角提供了丰富的交互工具。...实例中 线图(line plots)、散点图(scatter plots)、柱状图(bar charts)、饼图(pie charts)以及填充堆叠线图(filled area plots)这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据
但同时我们也面临着这样一些问题： 写 PPT、做 demo 时，心中有万千想法和海量数据想要去展现，但总是最后还是以文字和枯燥的图表堆叠呈现了出来，苦于怎么把这些数据展现的直观、性感、一看就懂。...两个优秀的数据可视化案例 A. 按年龄段分布的美国人口百分比： ? 这个 GIF 动画，显示了随着时间推移的人口统计数量的变化。这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。 B....基础图形及特点 接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。 ① 柱形图（Bar Chart） ?...② 按数据关系选择 根据可视化专家 Andrew Abela 对该数据关系分类方式的提炼，他提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。...充分了解每种图表类型的特征，针对于实际的使用场景，判定其数据关系，结合场景判定图和图表类型选择指南，从而有效的传递数据信息，让你的数据更加直白，make sense！
http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html 最近搞个游戏遇到最短路径的常规游戏问题，一时起兴基于HT for Web写了个A*算法的WebGL 3D呈现，...实现代码比较容易一百多行，不过算法核心在astar.js了，界面核心在ht.js里面了，我只需要构建网格信息，只需监听用户点击，然后调用astar.js进行最短路径计算，将结果通过动画的方式呈现出走动的过程...} ], [0.1, 0.1]); } 只从iOS8支持WebGL后在移动终端上测试3D应用比当前的大部分Android平板舒服多了，以上的例子在iOS系统下呈现和算法都挺流畅...，http://v.youku.com/v_show/id_XODMzOTU1Njcy.html，当然这个小例子数据量也不大，本质其实还是2D的最短路径算法，并非真正意义的3D空间最短路径，但还是足够解决很多实际应用问题了...http://www.hightopo.com/demo/astar/astar.html ?
随着技术的发展，数据可视化成为了一种流行的方式，用于展示和分析大运会的历史数据。本文将介绍如何使用Python进行数据可视化，以呈现世界大运会的历史数据。...它提供了灵活的数据结构和功能，使得数据处理变得简单而高效。我们可以将数据加载到DataFrame中，并进行各种操作和转换。 接下来，我们可以使用matplotlib库来进行数据可视化。...它是一个强大的绘图库，可以绘制各种类型的图表，包括柱状图、折线图、散点图等。...我们可以根据需要选择合适的图表类型， 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python进行数据可视化： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...plt.title('Medal Count by Country in Chengdu Games') plt.xticks(rotation=90) plt.show() 总结起来，Python数据可视化为我们呈现了世界大运会的历史数据
数据发布图的目的是显示数据实体、业务服务和应用程序组件之间的关系。该图显示了应用程序组件如何在物理上实现逻辑实体。这样可以进行有效的规模调整和这使得IT足迹得以细化。...此外，通过将业务价值分配给数据，可以获得应用程序组件业务临界性的指示。该图可能显示数据复制和数据主引用的系统所有权。在此实例中，它可以显示两个副本以及它们之间的主-副本关系。...此图可以包括服务;也就是说，服务封装数据并驻留在应用程序中，或者驻留在应用程序中并访问封装在应用程序中的数据的服务。 UML/BPMN EAP Profile ?...数据库组件:表示存储库。在纯SOA体系结构中，这些元素不应该出现。但是，对于遗留分析或技术架构，建模存储库或存储库部署可能非常有用。 持久化实体。 Archimate ? 应用程序组件。 数据对象。...在此模型中，数据被本地化到存储库或实体应用程序组件中 ---- 本文：http://jiagoushi.pro/togaf-modeling-data-dissemination-diagrams
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