文章首发于[陈树义]公众号,点击跳转到原文:https://mp.weixin.qq.com/s/sA0nYevO8yz6QLRz03qJSw 前面我们使用 Prometheus + Grafana 实现了一个简单的 CPU 使用率变化图,但是这个图还有许多缺陷,例如:左边栏的数值太小了无法调整,下面的图标信息无法定制化等等. 其实 Grafana 的功能是非常强大的,可以针对不同的需求进行针对性设置,从而做出让你满意的监控图表.那么我们今天就系统地讲一讲如何设置 Grafana 图表! Das

作图时图例往往都会出现一个图例框内,如果需要不同类型的图例分别显示,比如显示两个图例. 基本上,出现两个图例的话,需要调用两次 legend .第一次调用,你需要将图例保存到一个变量中,然后保存下来.第二次调用清除之前创建的第一个的图例,之后你可以通过 Axes.add_artist 函数手动将第一个图例重新添加回来. 以下为一个简单的例子进行说明: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

MATLAB 条形图添加多个图例: 1)只有一个图例: 2)两个图例:

  疫情仍在持续,除了待家里不给祖国添乱之外,过去没有时间去完成的事情,现在可以静下心来认真面对,充实过好每一天. 今天想跟大家聊一下ICAO 8168第二卷PBN进场程序的图例. 就是下面这张图: 过去一直好奇这张图的参数究竟是怎样的,图中航段最终的3nm半宽,在现有规范里其实并不存在.同样的图例还出现在8168后半部分,PBN章节进场部分.图例中,航路半宽的标注发生的变化. 后面两张图的标注部分符合PBN航路半宽的计算规则,但是转弯保护区仍然存在问题,我按照图III 3-2-1为例来进行说明

ggplot2绘图系统--图例:guide函数.标度函数.overrides.aes参数 图例调整函数guide_legend也属于标度函数,但不能单独作为对象使用,即不能如p+guide_legend()使用. 1. guides及guides_legend函数 guide_legend函数参数: guide_legend(title = , #图例标题 title.position = ,#top/bottom/right/left title.theme = , #图例风格 title.h

郑昀 基于李丹和刘奎的文档 创建于2014/12/5 关键词:监控.dashboard.PHP.graphite.statsd.whisper.carbon.grafana.influxdb.Python 本文档适用人员:研发和运维员工 提纲: 监控平台要做到什么程度?为什么要自己做? 几个通用技术问题 绘图所依赖的数据如何收集?如何加工?如何存储? 图形如何绘制,各种指标如何叠加? 拓扑关系如何绘制? 技术选型哲学 最终选了statsd+graphite 数据的采集 数据存储的粒度 天机的技术

记得2010年之前,公司的项目基本上都要用到报表,以前我们常用的方法就是针对客户的需求来定制化开发(基本上是死写代码)来实现,经常导致项目经常性的延期,因为客户的需求经常会变化,随着用户的使用认知度的提高,对报表的要求越来越高,导致程序员不停的修改代码来实现,效率不高.结束遥遥无期...非常的痛苦:当然市面上有很多报表开发工具可以实现,但是针对小公司来说采购一套这样的系统的成本也非常的高,所以我们决定自己来开发一套像目前的润乾.FineReport 这样的报表设计器,来实现快速的报表设计制作.

本文是<go调度器源代码情景分析>系列 第一章 预备知识的第3小节. 什么是栈 栈是一种“后进先出”的数据结构,它相当于一个容器,当需要往容器里面添加元素时只能放在最上面的一个元素之上,需要取出元素时也只能从最上面开始取,通常我们称添加元素为入栈(push),取出元素为出栈(pop). 不知道读者是否有快餐店吃饭的经历,快餐店一般都有一摞干净的盘子让顾客取用,这就好比一个栈,我们取盘子时通常都是拿走最上面一个(pop),当盘子被取走剩得不多时,服务员又会拿一些干净的盘子放在原有盘子的上面(pu

什么是Mock 当对代码进行测试的时候, 我们经常需要用到一些模拟(mock)技术. 绿色的是需要被测试的类, 黄色是它的依赖项, 灰色的无关的类 在一个项目里, 我们经常需要把某一部分程序独立出来以便我们可以对这部分进行测试. 这就要求我们不要考虑项目其余部分的复杂性, 我们只想关注需要被测试的那部分. 这里就需要用到模拟(Mock)技术. 因为, 请仔细看. 我们想要隔离测试的这部分代码对外部有一个或者多个依赖. 所以编写测试代码的时候, 我们需要提供这些依赖. 而针对隔离测试, 并不应该使

2017年10月16日: 使用中发现kapacitor的ui过于简单,不能满足实际工作需要,现已切换到grafana --------- 两个月前试用了基于 elasticsearch + xpack (watch) 的监控系统,发现了一个问题:elasticsearch 作为时序数据库使用时性能较差,在我目前的硬件配置下(es 主机内存 8G),使用 grafana 展示两个月以上的数据时,在读取数据的过程中出现明显卡顿,es 的资源占用率几乎到100%.因此,我又试用了 基于 influxd

ECharts 特性 兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等) 底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender 丰富的可视化类型 常规的折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图 用于统计的盒形图 用于地理数据可视化的地图.热力图.线图 用于关系数据可视化的关系图.treemap.旭日图 多维数据可视化的平行坐标 用于 BI 的漏斗图,仪表盘 并且支持图与图之间的混搭 除了已经内置的包含了丰富功能的图表,ECharts 还提供了自定义系列,只需要传入一

开篇之前我想先说说当年开发的那点事儿:大约10年前吧,我还是一个程序员的时候经常都是遇到这样的项目开发流程: 解决方案 :满足客户目的和投标用的一堆文档(不少还是互联网上抄的) ,是以Word为主的纯文字. 投标完成和客户付订金后项目组成立,通常为(0至1)个项目经理或者叫项目负责人+(1至N)个程序员 的项目组模式 设计:由项目的头或者经验最足的成员参与编写设计.倒霉的时候我们会得到一份按照软件工程学的纯中文形式的设计想法(抱歉我只能这样来形容),而更糟的情况是得到一份完全看不懂的Rose文档

在上一篇文章 Echarts 多曲线“断点”问题解决方法 中说到了Angular 项目中要使用 Echarts 的方法. 说明了自己解决当“每一条曲线的横坐标不相同”时,在各条曲线上,它们的值采用数组类型,也就是 series.data[i] (i 表示该条曲线的索引)的值采用数组类型,第一个值对应横坐标的某一个值,第二个值是纵坐标的值. 最近在项目中遇到了另外一个问题: 1. 在图表中要显示多条曲线 2. 图例的个数和曲线的条数不同 对于图例的值,也就是 legend["data"]

三大排序在我们刚开始学习编程的时候就接触过,也是刚开始工作笔试会遇到的,后续也会学习希尔.快速排序,这里顺便复习一下 冒泡排序: 步骤: 1.从首位开始,比较首位和右边的索引 2.如果当前位置比右边的大,则交换位置 3.当前位置的索引向右移动一位,必须两两比较 图例: 代码实现: public static int[] sort(int[] array) { for (int i = 1; i < array.length; i++) { //外层循环,代表着需要经过多少轮比较 boolean

当我们在绘制散点图的时候,可能会遇到点特别多的情况,这时点与点之间过度重合,影响我们对图的认知.为了更好地反映特征,我们可以加上点的密度信息,比如在原来散点所在的位置将密度用热图的形式呈现出来,再比如在主图的边缘加上直方图等来反映密度.具体实现如下: 先导入数据,除了ggplot2,还有一个ggExtra包 library(ggplot2) library(tidyverse) library(ggExtra) df=read.table("20191126P31_HTODemux_CiteFu

也许是刚学会CAD的缘故,配合风螺旋插件,画图的感觉真是蛮爽的,忍不住画了一张又一张. 接着昨天的离场保护区,我们来聊一下PBN指定高度转弯保护区的画法.指定高度转弯的计算本身没有太多复杂的地方,真正复杂的是DF(直飞定位点)与CF(沿航迹飞至定位点)飞行方式上的差别.规范里有这样两张图例: 图III-2-2-9 定高转弯接DF航段 图III-2-2-8 定高转弯接CF航段 先画起来,再来分析. 一.基础参数计算: 使用昨天的转弯最晚点距DER(起飞跑道末端) 13km左右的图为底图,离场转弯高

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 反向传播依赖 2.1 解析 2.2 基础功能 2.2.1 Function 2.2.2 Fork 2.2.3 Join 2.2.4 Phony 2.2.5 detach 2.3 使用 0x03 正向传播依赖 3.1 分割模型 3.2 建立依赖 0x04 总结 0xFF 参考 0x00 摘要 前几

Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://www.

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虚拟机ip 192.168.180.128 Influxdb Influxdb是一个开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用go语言编写,无需外部依赖. 它有三大特性: 时序性(Time Series):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大.最小.求和等): 度量(Metrics):对实时大量数据进行计算: 事件(Event):支持任意的事件数据,换句话说,任意事件的数据我们都可以做操作. 同时,它有以下几大特点: schemaless(无结构),可以是任意数量的列: min, max, sum

Grafana 安装使用 官方网址:https://grafana.com/ 官方文档:http://docs.grafana.org/ 安装 grafana 基于 RPM 的系统(CentOS,Fedora,OpenSuse,RedHat) 最新稳定版 CentOS / Fedora / OpenSuse / Redhat Linux grafana-4.4.3 (x86-64 rpm) :https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/