import matplotlib.pyplot as plt cpu_data = [] mem_data = [] with open('/tmp/test.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines[7:]: fields = line.split() cpu_data.append(float(fields[8])) mem_data.append(float(fields[9])) plt.plot(cpu_data, label='%CPU') plt.plot(mem_data, label='%MEM') plt.legend() plt.show()代码含义
时间: 2023-12-14 09:39:07 浏览: 37
这段代码读取一个文件(文件路径为`/tmp/test.txt`),该文件包含一些与 CPU 和内存使用相关的数据,并将这些数据绘制成两个折线图(一个是 CPU 使用率,另一个是内存使用率)。
具体来说,文件的每一行格式大概是这样的:
```
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
```
这里只读取每行的第 9 列和第 10 列,也就是 CPU 使用率和内存使用率。读取完数据之后,使用 Matplotlib 库绘制这些数据。最后,将两个折线图合并在一起,并显示在屏幕上。
`plt.plot(cpu_data, label='%CPU')` 绘制 CPU 使用率的折线图,标签为 `%CPU`。
`plt.plot(mem_data, label='%MEM')` 绘制内存使用率的折线图,标签为 `%MEM`。
`plt.legend()` 在图表中添加图例。
`plt.show()` 显示图表。
相关问题
import matplotlib.pyplot as pltcpu_data = []mem_data = []with open('/tmp/test.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines[7:]: fields = line.split() cpu_data.append(float(fields[8])) mem_data.append(float(fields[9]))plt.plot(cpu_data, label='%CPU')plt.plot(mem_data, label='%MEM')plt.legend()plt.show() list index out of range是为什么 couldnot convert string to float user
这个错误可能是因为你的数据文件中的某一行缺少了某个字段或者该字段为空。你可以在循环之前添加一个判断语句,如下所示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
cpu_data = []
mem_data = []
with open('/tmp/test.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines[7:]:
fields = line.split()
if len(fields) >= 10:
cpu_data.append(float(fields[8]))
mem_data.append(float(fields[9]))
plt.plot(cpu_data, label='%CPU')
plt.plot(mem_data, label='%MEM')
plt.legend()
plt.show()
```
这样做可以避免出现 `list index out of range` 和 `could not convert string to float` 这两种错误。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_data= np.load('iris.npz',allow_pickle=True) #读取npz文件 data_iris_ndarray =iris_data['data'][:,:-1] #数据部分读取 label = list(iris_data['features_name']) #标签数据读取 plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1],meanline=True) #绘制箱线图 plt.savefig("iris-boxplot.png") # 保存箱线图
这段代码中,我们同样是使用numpy和matplotlib库来绘制鸢尾花数据集的各特征箱线图。代码实现如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
iris_data = np.load('iris.npz', allow_pickle=True)
data_iris_ndarray = iris_data['data'][:, :-1]
label = list(iris_data['feature_names'])
# 绘制箱线图
plt.boxplot(data_iris_ndarray, notch=True, labels=label[:-1], meanline=True)
plt.savefig("iris-boxplot.png")
```
这段代码中,我们首先加载了iris.npz文件中的数据,然后使用matplotlib.pyplot库中的boxplot函数来绘制箱线图。不同的是,我们直接从data中读取数据部分,而不是从features中读取。同时,我们使用了notch=True参数来绘制缺口箱线图,labels参数来设置横坐标标签,meanline=True参数来绘制均值线。最后使用plt.savefig()函数将图表保存为iris-boxplot.png文件。
注意:这段代码同样需要matplotlib库的支持,如果您的电脑上没有安装该库,可以使用以下命令来安装:
```python
pip install matplotlib
```
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