linux的time_plot
时间: 2024-05-10 09:18:54 浏览: 30
Linux的time_plot是一个用于分析和可视化系统性能的工具,它使用Python编写。它可以生成各种图表,如CPU使用率、内存使用情况、网络传输速率等,以便用户更好地了解系统的性能状况。
time_plot的使用非常简单,只需要在终端中输入以下命令:
```
time_plot <command>
```
其中,<command>是要执行的命令。time_plot会记录命令执行期间的系统性能信息,并将其可视化。
例如,如果要查看ls命令的性能情况,可以使用以下命令:
```
time_plot ls
```
time_plot将显示CPU使用率和磁盘I/O速度等信息的图表,以及命令执行的时间。
除了在命令行中使用外,time_plot还可以作为Python模块导入,并在Python程序中使用。
相关问题
绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码,使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上
下面是改写后的代码,将训练集和测试集的真实值和预测值分别绘制在两张图上:
```
train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
train_predict_plot[:, :] = np.nan
train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict
test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled)
test_predict_plot[:, :] = np.nan
test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict
# 绘制训练集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[:len(train_predict)]))
plt.plot(train_predict_plot[:len(train_predict)])
plt.legend(['True', 'Train Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.show()
# 绘制测试集部分真实值和预测值图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:]))
plt.plot(test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:])
plt.legend(['True', 'Test Predict'])
plt.xlabel('Time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Test Set')
plt.show()
```
matlab代码意思 for i = icell u(i) = -cos(cellCentroid(i,1))*sin(cellCentroid(i,2)); v(i) = sin(cellCentroid(i,1))*cos(cellCentroid(i,2)); p(i) = -0.25*(cos(2*cellCentroid(i,1))+cos(2*cellCentroid(i,2))); end figure(1); x_plot = reshape(cellCentroid(:,1),n,n); y_plot = reshape(cellCentroid(:,2),n,n); u_plot = reshape(u,n,n); v_plot = reshape(v,n,n); umag_plot = (u_plot.^2+v_plot.^2).^0.5; contourf(x_plot,y_plot,umag_plot) hold on; quiver(x_plot,y_plot,u_plot,v_plot); hold off;
这段代码是使用MATLAB编写的。它的功能是根据给定的cellCentroid数组计算u、v和p的值,并将结果可视化。
首先,代码使用for循环遍历icell数组中的元素。在每次循环中,它使用cellCentroid数组的值计算u、v和p的值,并将其分配给相应的变量。
在循环结束后,代码创建一个名为figure(1)的图形窗口。然后,它将cellCentroid、u、v的值重新排列为n×n的矩阵,并将其分配给x_plot、y_plot、u_plot和v_plot变量。
接下来,代码计算速度大小umag_plot,即u_plot和v_plot的平方和的平方根。
最后,代码使用contourf函数绘制umag_plot的等高线图,并使用quiver函数在图中添加速度向量场。hold on和hold off函数用于在绘图时保持绘图窗口的状态。
这段代码的目的是可视化基于给定cellCentroid数组计算得到的速度场和压力场。
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