有時候為了直觀展現圖的信息,可以在大圖中添加小子圖的方式進行數據分析,如下圖所示:
具體的代碼如下:該圖連接了數據庫,當然重要的不是數據展示,而是添加子圖的方法。
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(): # 連接數據庫 conn = mdb.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='alibaba_trace', charset='utf8') # 如果使用事務引擎,可以設置自動提交事務,或者在每次操作完成后手動提交事務conn.commit() conn.autocommit(1) # conn.autocommit(True) # 使用cursor()方法獲取操作游標 cursor = conn.cursor() # 因該模塊底層其實是調用CAPI的,所以,需要先得到當前指向數據庫的指針。 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() # 發生錯誤時回滾 conn.rollback() finally: # 關閉游標連接 cursor.close() # 關閉數據庫連接 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') # # 直方圖 ax1.hist(instance_num, normed=False, alpha=1.0, bins=100) ax1.set_xlabel('instance number per machine') ax1.set_ylabel('machine number') # cdf 要添加的子圖 axins = inset_axes(ax1, width=1.5, height=1.5, loc='upper left') # ax1 大圖 # width height分別為子圖的寬和高 # loc 為子圖在大圖ax1中的相對位置 相應的值有 # 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()
以上這篇python 實現在一張圖中繪制一個小的子圖方法就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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