matlibplot - 网络字节 y 轴到人类可读

Question

我正在尝试从网络设备创建一些自动生成的报告。

数据以字节为单位从传感器发送，正如网络设备所预期的那样。然而，我遇到的“问题”是，我想修改 y 轴以将结果解释为严格为兆字节 (mb) 甚至更好 kb/mb/gb，具体取决于平均流大小集的。

作为参考，如果我通过 gui（石墨）查看此特定查询会生成 Y 轴为 Mb 的渲染

虽然 matlibplot 将浮点值解释为浮点数，因此默认为科学记数法

# a small fraction sample data
# Typically handing ~8400 rows per iteration
    [
        [
            973920.8333330154,
            '2022-03-01 00:00:00'
        ],
        [
            993574,
            '2022-03-02 00:00:00'
        ],
        [
            964486.5,
            '2022-03-03 00:00:00'
        ],
        [
            972345.4166669846,
            '2022-03-04 00:00:00'
        ],
        [
            972770.9166665077,
            '2022-03-05 00:00:00'
        ],
        [
            961019.75,
            '2022-03-06 00:00:00'
        ],
        [
            957663.9166665077,
            '2022-03-07 00:00:00'
        ],
        [
            957588.5,
            '2022-03-08 00:00:00'
        ],
        [
            959108,
            '2022-03-09 00:00:00'
        ],
        [
            959551.8333334923,
            '2022-03-10 00:00:00'
        ]
    ]

这是我第一次与绘图互动，所以可能是解决这个问题的切肉刀功能，但我还没有找到。

欢迎所有想法。

更新：

我还没有弄清楚 MR.T

建议的自定义主要格式化程序

我有一个在绘图之前将数据帧值更改为 MB 的原型，但需要测试均值是否适合我的目的

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    
    def sizeof_fmt(num):
        for x in ['bytes', 'KB', 'MB', 'GB', 'TB']:
            if num < 1024.0:
                return "%3.1f_%s" % (num, x)
            num /= 1024.0
    
    
    df = pd.DataFrame(
        [[2097152, '2020-01-02 00:00:00'],
         [2831155.2, '2020-01-02 00:00:00'],
         [1077936128, '2020-01-02 00:00:00'],
         [np.NaN, '2020-01-02 00:00:00'],
         [np.NaN, '2020-01-02 00:00:00']])
    df.plot()
    
    
    operator = sizeof_fmt(df[0].mean()).split('_')[1]
    print(sizeof_fmt(df[0].mean()))
    print(operator)
    
    if (operator == 'MB'):
        df[[0]] = df[[0]].div(1024*1024)
    
    print(df)

Answer 1

你的功能很完美，但你从未将它应用于格式化程序。您可以这样做：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tkr  
import numpy as np

def sizeof_fmt(x, pos):
    if x<0:
        return ""
    for x_unit in ['bytes', 'kB', 'MB', 'GB', 'TB']:
        if x < 1024.0:
            return "%3.1f %s" % (x, x_unit)
        x /= 1024.0

#sample data
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
        [[12097152, '2020-01-02 00:00:00'],
         [31155.2, '2020-01-02 10:00:00'],
         [np.NaN, '2020-01-02 12:00:00'],
         [1234, '2020-01-03 04:00:00'],
         [1877936128, '2020-01-03 05:10:00']])

df[1] = pd.to_datetime(df[1])
ax = df.plot(x=1, y=0)

ax.yaxis.set_major_formatter(tkr.FuncFormatter(sizeof_fmt))
plt.show()

Formatter 的优点是放大时更新的刻度仍然是正确的格式。

您也可以编写自己的 Locator method 以确保刻度始终为 1024 的倍数，但我从未研究过这一点。

matlibplot - 网络字节 y 轴到人类可读

matlibplot - network bytes y axis to human readable

python

matplotlib

dataframe

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