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    @(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。?plotlyplotly 主页 : https:plot.lypython安装在 ubuntu 环境下,安装 plotly 很简单 python 版本2.7+$ sudo pip install plotly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 #!data_g.append(tr_tx) tr_util = go.Scatter( x = dataset, y = dataset, name = util) data_g.append(tr_util) # 设置图表布局data_g, layout=layout) # 生成离线html pltoff.plot(fig, filename=name) if __name__==__main__: line_plots()生成图表如下所示
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    腾讯云图 (CDV)是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据,10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板,极致展示数据魅力。
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    实际上,本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》(Edward Tufte)中学到的大部分知识,以及如何在Python信息展示的支柱图表的卓越性这代表演示的质量。通过删除多余的形状、分散的颜色和不一致的字体,可以更好地查看数据。根据我(以及Edward Tufte)的经验,卓越的图表源于许多小变化累积出的优势。图表的完整性这代表演示的真实性。通过确保正确缩放坐标轴并反映趋势,可以如实地解释数据。从长远来看,真实总是更有价值。PDF使得演示或手稿中无法再有像素图表。以下是我喜欢的图表微调(首选项)的集合。它可以a)控制图例的形状和位置,b)移除图表周围的空白。试试看并查看相应的API,可以发现大量的工具。
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