如何在命令行运行plot.py文件时，将.py文件中绘制的图形显示到命令行中，python代码

您可以使用以下代码在命令行中运行plot.py文件并将图形显示到命令行中：

python -c "import matplotlib.pyplot as plt; plt.plot([1,2,3,4]); plt.show()" 

这将导入matplotlib库并绘制一条简单的线图，最后使用`plt.show()`函数将图形显示到命令行中。请注意，您需要在命令行中安装matplotlib库才能使用此方法。

相关问题

yolov5的metrics.py和plot.py如何运行

对于 yolov5 的 metrics.py 和 plot.py 文件，你可以通过以下步骤来运行它们：

1. 首先确保您已经安装了 PyTorch 和其他必要的依赖项。

2. 然后下载 yolov5 仓库并在终端中导航到仓库的根目录。

3. 运行以下命令，在输出目录中生成评估指标：

python3 test.py --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 --iou-thres 0.65 --task val --device 0 --verbose

4. 接着运行以下命令以绘制训练期间的训练和验证指标曲线：

python plot.py --file runs/train/exp/labels.txt --show-tb

请注意：以上命令中的路径和文件名应该根据您的实际设置进行更改。

python语言实现WFQ算法，将这个项目编程为三个.py文件包括"sender.py”、“receiver.py”和“router.py”。使用FlowID=1、权重=1和数据包大小1024启动第一个发送器。几秒钟后，使用FlowID=2、权重=1和数据包大小512启动另一个发送器。再过几秒钟，使用FlowID=3、权重=2和数据包大小1024启动第三个发送方。receiver.py文件负责接收到的数据统计的部分，每次完成一个数据包时记录时间、流ID和数据包的大小。最后画出每个流上接收到的总字节与时间的图表。算法实现过程中使用socket通信，udp包进行传输。sender.py文件要包括原ip地址，目的地址，3个原port，3个目的port，路由ip地址，默认在本机上进行通信。

好的，以下是分别实现 sender.py、receiver.py 和 router.py 的代码：

sender.py：

import socket
import time

source_ips = ['127.0.0.1', '127.0.0.1', '127.0.0.1']
source_ports = [10000, 10001, 10002]
dest_ips = ['127.0.0.1', '127.0.0.1', '127.0.0.1']
dest_ports = [10003, 10003, 10004]

def send(flow_id, weight, packet_size):
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    addr = (dest_ips[flow_id-1], dest_ports[flow_id-1])
    while True:
        data = str(flow_id) + ',' + str(weight) + ',' + '0' * (packet_size - len(str(flow_id)))
        sock.sendto(data.encode(), addr)
        time.sleep(1)
        
if __name__ == '__main__':
    send(1, 1, 1024)
    time.sleep(5)
    send(2, 1, 512)
    time.sleep(5)
    send(3, 2, 1024)

receiver.py：

import socket
import time
import threading
import matplotlib.pyplot as plt

def receive(flow_id, sock):
    records = []
    while True:
        data, addr = sock.recvfrom(1024)
        record = data.decode().split(',')
        if int(record[0]) != flow_id:
            continue
        packet_size = int(record[2])
        timestamp = time.time()
        records.append((timestamp, packet_size))
        
def plot(records):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    x = [t - records[0][0] for t, _ in records]
    y = [sum([x[1] for x in records[:j+1]]) for j in range(len(records))]
    plt.plot(x, y)
    plt.xlabel('Time (s)')
    plt.ylabel('Data (bytes)')
    plt.show()
    
if __name__ == '__main__':
    sock1 = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock1.bind(('localhost', 10003))
    sock2 = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock2.bind(('localhost', 10004))
    threading.Thread(target=receive, args=(1, sock1)).start()
    threading.Thread(target=receive, args=(2, sock1)).start()
    threading.Thread(target=receive, args=(3, sock2)).start()
    while True:
        time.sleep(1)
        if len(records1) > 0 and len(records2) > 0 and len(records3) > 0:
            plot(records1)
            plot(records2)
            plot(records3)
            break

router.py：

import socket
import time

def route():
    sock_in = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock_out = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock_in.bind(('localhost', 10000))
    addrs = [('localhost', 10003), ('localhost', 10003), ('localhost', 10004)]
    queue = []
    while True:
        data, addr = sock_in.recvfrom(1024)
        record = data.decode().split(',')
        flow_id = int(record[0])
        weight = int(record[1])
        packet_size = int(record[2])
        queue.append((flow_id, weight, packet_size, time.time()))
        queue.sort(key=lambda x: x[3])
        total_weights = sum([x[1] for x in queue])
        if total_weights == 0:
            continue
        current_time = time.time()
        for i in range(len(queue)):
            flow_id, weight, packet_size, timestamp = queue[i]
            if current_time - timestamp >= (weight / total_weights):
                sock_out.sendto(str(flow_id).encode() + b',' + str(packet_size).encode(), addrs[flow_id-1])
                queue.pop(i)
                break
                
if __name__ == '__main__':
    route()

注意，在 receiver.py 中，我们使用了多线程同时监听三个端口，每个线程负责接收对应流的数据包并记录到 records 中。在所有流都接收到了数据后，我们可以调用 plot 函数绘制每个流的流量统计图表。