python 实现在一张图中绘制一个小的子图方法

yipeiwu_com7年前Python基础

有时候为了直观展现图的信息,可以在大图中添加小子图的方式进行数据分析,如下图所示:

具体的代码如下:该图连接了数据库,当然重要的不是数据展示,而是添加子图的方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import MySQLdb as mdb
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset


def graph():
  # 连接数据库
  conn = mdb.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='alibaba_trace', charset='utf8')

  # 如果使用事务引擎,可以设置自动提交事务,或者在每次操作完成后手动提交事务conn.commit()
  conn.autocommit(1) # conn.autocommit(True)

  # 使用cursor()方法获取操作游标
  cursor = conn.cursor()
  # 因该模块底层其实是调用CAPI的,所以,需要先得到当前指向数据库的指针。
  try:
    cursor.execute("select machineID, count(id) from batch_instance where machineID != 0 group by machineID")
    records = cursor.fetchall()
    list_records = list(records)

  except:
    import traceback
    traceback.print_exc()
    # 发生错误时回滚
    conn.rollback()
  finally:
    # 关闭游标连接
    cursor.close()
    # 关闭数据库连接
    conn.close()

  res = []
  res[:] = map(list, list_records)
  machineID = [x[0] for x in res]
  instance_num = [x[1] for x in res]
  print(max(instance_num))
  print(min(instance_num))


  fig = plt.figure()
  ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
  # # cdf
  # hist, bin_edges = np.histogram(instance_num, bins=len(np.unique(instance_num)))
  # cdf = np.cumsum(hist / sum(hist))
  # ax1.plot(bin_edges[1:], cdf, color='red', ls='-')
  # ax1.set_xlabel("instance number per machine")
  # ax1.set_ylabel("portion of machine")
  # plt.savefig('../../imgs_mysql/cdf_of_machine_instance.png')

  # # 直方图
  ax1.hist(instance_num, normed=False, alpha=1.0, bins=100)
  ax1.set_xlabel('instance number per machine')
  ax1.set_ylabel('machine number')
  # cdf 要添加的子图
  axins = inset_axes(ax1, width=1.5, height=1.5, loc='upper left')
  # ax1 大图
  # width height分别为子图的宽和高
  # loc 为子图在大图ax1中的相对位置 相应的值有
  # upper left
  # lower left
  # lower right
  # right
  # center left
  # center right
  # lower center
  # upper center
  # center
  hist, bin_edges = np.histogram(instance_num, bins=len(np.unique(instance_num)))
  cdf = np.cumsum(hist / sum(hist))
  axins.plot(bin_edges[1:], cdf, color='red', ls='-')
  axins.set_yticks([])
  # axins.set_xlabel("instance number per machine")
  # axins.set_ylabel("portion of machine")

  plt.savefig("../../imgs_mysql/hist_of_machine_instance")
  plt.show()

if __name__ == '__main__':
  graph()

以上这篇python 实现在一张图中绘制一个小的子图方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

R vs. Python 数据分析中谁与争锋?

R vs. Python 数据分析中谁与争锋?

当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大、灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的。 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语...

python接口自动化测试之接口数据依赖的实现方法

在做自动化测试时,经常会对一整套业务流程进行一组接口上的测试,这时候接口之间经常会有数据依赖,那么具体要怎么实现这个依赖呢。 思路如下: 抽取之前接口的返回值存储到全局变量字典中...

opencv实现静态手势识别 opencv实现剪刀石头布游戏

opencv实现静态手势识别 opencv实现剪刀石头布游戏

本文实例为大家分享了opencv实现静态手势识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要想运行该代码,请确保安装了:python 2.7,opencv 2.4.9 效果如下:...

python 打印直角三角形,等边三角形,菱形,正方形的代码

三角形 等腰直角三角形1 2.7 #coding:utf-8 rows = int(raw_input('输入列数: ')) i = j = k = 1 #声明变量,i用于控制外层循...

对python文件读写的缓冲行为详解

文件的io操作的缓冲行为分为 全缓冲:同系统及磁盘块大小有关,n个字节后执行一次写入操作 行缓冲:遇到换行符执行一次写操作 无缓冲:立刻执行写操作 open()函数 help(ope...