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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。
标签:
python,绘制,子图
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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