conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma

本文作者:七牛云布道师@陈爱珍,DBAPlus社群联合发起人.前新炬技术专家.多年企业级系统的应用运维及分布式系统实战经验.现专注于容器.微服务及DevOps落地的研究与实践. 安装过程 三个都直接下载镜像启动容器 cadvisor:数据采集 Influxdb:数据存储 grafana:数据展示 启动influxdb容器 docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name influxsrv tut

本文前言:方法来至Excel图表之道这本数,偶然看到,好久没出数据分析的文章了,也难怪最近几个月都忙作网页,数据分析自己也就用excell和sql 正文: 带象限的散点图效果如下: 看到图片,这里制作的是带名称的四象限散点图,首先先绘制散点图,然后通过在X和Y轴的格式中设置刻度的最大值和最小值,可以使xy坐标轴的焦点会与图表中间 最后一步,也是最关键的一步,如何将标点带上名称呢?,这里需要你取下载一个插件名称为XY CHART LABELER ,但这个插件针对excell2003-2010版 下

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

1.建立数组 2.创建散点图. 3.添加趋势线. 4.设立为线性函数,勾选显示公式.显示R^2值,R即为相关系数. 5. 备注:此外也可以使用=CORREL()函数对相关系数进行求值.其结果是一致的.

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

在研究数据分布时,散点图是一类比较常用的方法,通过三点图可以很好的显示数据的分布位置.一组数据生成散点图,利用excel是很容易生成的:但是,多组数据生成散点图,不同组数据用不同颜色表示,那该怎么生成呢? 在我经过半个多小时的学习后,我终于学会了如何用excel生成多组数据的散点图.下面是方法: 1.选择三点图的横坐标数据,纵坐标数据.如图,成立时间为第一组数据散点图横坐标,注册资本为纵坐标:然后选择  所有图表|散点图:点击确定,即可得到第一组数据散点图. 2.第二组数据导入是关键,选中刚才生

metrics+grafana elk 这两套系统居家旅游必备啊

脚本文件: #!/usr/bin/env python import datetime import time import urllib import json import urllib2 import os import sys # ElasticSearch Cluster to Monitor elasticServer = os.environ.get('ES_METRICS_CLUSTER_URL', 'http://10.80.2.83:9200') interval = 60

1.安装平台 1).grafana , 访问各类数据源 , 自定义报表.显示图表等等 , 用于提供界面监控 , 默认端口为3000 , 默认登陆信息admin wget https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-3.1.1-1470047149.x86_64.rpm yum install initscripts fontconfig -y rpm -ivh grafana--.x86_64.rpm systemctl start gr

前言: 做运维的很重要的基础工作就是监控,之前都是统计数据入库,然后前端js图表插件出图,费时费力,可定制性差 前几天接触到了ELK(logstash, elasticsearch, kibana)这套日志收集展示工具集,的确很方便,但是手头没有那么大的存储啊 也不是所有的日志数据都需要,然后就发现了grafana + influxdb的解决方案 简介: 先给出这两个工具的官网 http://grafana.org/ http://influxdb.com/ 建议各位看官先大体浏览下这两个工具的

阅读目录 1. 安装InfluxDB 2. 安装Grafana 3. 配置Jmeter 序章 前几天在群里看到大神们在讨论Jmeter + InfluxDB + Grafana监控.说起来Jmeter原生的监控确实太丑了.当年不断安慰自己说"丑一点没关系,只要能用,好用,就行了!".但是内心并不是这样,做为一名测试人员,都有一颗精益求精的心.看到有东西可以替代那原生的监控数据,果断亲自动手部署了一套. 是吧,很帅吧!数据是用InfluxDB来存储的,展示则是用Grafana来展示的 I

阅读目录: 1. 关闭防火墙 2. 安装Zabbix下载源 3. ZabbixClient  --- 安装zabbix-agent代理 4. ZabbixServer --- 安装zabbix-server服务 5. ZabbixServer --- 配置zabbix-server的数据库 6. ZabbixServer --- 配置zabbix-server的服务参数 7. ZabbixServer --- 使用zabbix-server 8. 登录Zabbix的Web端 9. 在Web配置z

散点图主要观察两组变量间的趋势和分布,如果变量多于两组,仍旧使用散点图的话,那所有点都会集中在同一显示区域内,使人无法准确判断,此时一般使用散点图矩阵进行两两比较.除此之外,如果并不关心组与组之间的关系,而重点想观察单组变量的话,可以使用分组散点图,现在举例说明:原始数据如下: 在每组数据前添加辅助列,辅助列的公式为辅助1:=0.9+RAND()/5辅助2:=1.9+RAND()/5辅助3:=2.9+RAND()/5辅助4:=3.9+RAND()/5辅助列的作用是将数据在图中分组,而不至于所有点

OS:MAC 10.11查看测试线运行demo请访问http://10.103.13.101:3000/dashboard/db/graphite-carbon-metrics?editorTab=Options 1 grafana 1)安装文档:    http://docs.grafana.org/installation/mac/    https://segmentfault.com/a/1190000000693520 2)运行service:brew service start gr

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro') plt.show()#这个智障的编辑器 这样的话,就可以画一个散点图,图中的点分别是(1,4).(2,5).(3,6). 是不是挺难看的,我们来调整一下x,y 的上下界,再画一遍. import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(xmax=7,xmin=0) plt.ylim(ymax=7,ymin=0) plt.plot([1,2,3]

近些年随着DevOps概念越来越收到重视,除了传统的Splunk,Zabbix外在开源领域也有越来越多的软件可供使用.从数据收集,时序数据库,图形展示等主要方面有各类可扩展的软件用于搭建一个数据监控平台(详细列表),Logstash+elasticsearch+kibana算是被写的比较多的,本文将偏重于业务数据及性能的监控而不是传统的机器参数的监控,所以本文以statsd+graphite+grafana在centos6上的安装配置为例. 三个组件的说明(https://blog.pkhamr

grafana依赖mysql存储数据,首先需要安装mysql 安装mysql 解压 # groupadd mysql # useradd -s /sbin/nologin -g mysql mysql # tar xf mysql-.tar.gz -C /usr/local/src/ 编译参数 # cmake \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/app/mysql- \ -DMYSQL_DATADIR=/data/mysql \ -DMYSQL_UNIX_AD

由于 Grafana 是存静态的,你只需要下载源代码解压,将它部署在 Nginx 上面就可以了,或者可以用 Python 的 SimpleHTTPServer 来跑 $ wget http://grafanarel.s3.amazonaws.com/grafana-1.9.1.tar.gz $ tar zxf grafana-.tar.gz $ cd grafana- $ python -m SimpleHTTPServer Serving HTTP on ... 效果如图: 安装influxd

想打造 New Relic 那样漂亮的实时监控系统我们只需要 InfluxDB/collectd/Grafana 这三个工具,这三个工具的关系是这样的: 采集数据(collectd)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). InfluxDB 是 Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据,看版本号(v0.8.8)就知道这个项目还很年轻: collectd 就不用介绍了吧,C 语言写的一个系统性能采集工具: Grafana 是纯 J

一.配置文件位置 /usr/local/opt/grafana/share/grafana/default.ini /usr/local/etc/grafana/grafana.ini 二.init格式 1.注释: 以";"开头,不管多长或多短,独占一行 三.配置文件调用顺序 1.grafana启动时,首先会调用/usr/local/opt/grafana/share/grafana/default.ini(定义了默认的启动信息) 2.之后会调用我们写的--config所指向的配置文件