使用Python matplotlib绘制fio磁盘性能测试对比图

上周对线上部分磁盘执行了fio性能测试，测试结束后需将结果可视化。查阅官网后了解到fio自带fio_generate_plot和fio2gnuplot两个绘图工具，在单一场景下可正常生成图像。然而，当需要对比多个场景下的图像差异时，使用这些自带工具实现起来较为繁琐，尽管技术上可行。示例如下：

上图展示了在磁盘iodepth保持不变的情况下，numjobs分别为1、8和16三种不同场景的绘制结果。具体绘制细节此处暂不展开，该图为前人绘制的示例。

为解决上述问题，尝试采用Python绘图方案，利用matplotlib模块绘制多条曲线。若环境中未预装该模块，需先执行以下命令进行安装：

pip install matplotlib命令来进行安装。

接下来演示matplotlib绘制曲线的基本方法：

# /usr/bin/env python
# -*- coding=utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt


def PlotDemo1():
  fig = plt.figure() # figure对象可以看成整个图表。在figure图表之上增加多个子图，然后在子图之上绘制点和线
  # 通过add_subplot增加子图（返回了一个axes坐标轴），该方法需要三个参数，分别为：numrows, numcols, fignum。其中，一共有numrows*numcols个子图，
  # 将图表分为N行*M列，fignum标识了该子图的顺序，其范围从1到numrows*numcols。在上例中1,1,1表示了该绘图对象仅有1个子图，也就是1*1类型
  ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
  ax.plot([1, 2, 3, 4])  # 指定纵坐标，此时横坐标数量会自动设置的和纵坐标数量相等，从0开始，也就是横坐标会变成[0,1,2,3]
  ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5]) # 指定横坐标和纵坐标，绘制另外一条曲线
  plt.show()


PlotDemo1()

此处以最简单的两条曲线为例，ax变量中可继续添加需要plot的x数组和y数组，从而在单张图中绘制多条线条。上述代码生成的结果图如下：

图中可见两条曲线：

第一条为蓝色曲线，对应代码：

ax.plot([1,2,3,4])

该命令传入的参数代表纵坐标值。由于未传递横坐标，系统默认横坐标从0开始，以1为单位递增。

第二条为橙色曲线：

ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

该命令中，第一个数组代表x轴数据，第二个数组代表y轴数据。

由于这两条线存在部分重叠，视觉上可能呈现为一条直线的效果。

基于此思路，可将待绘制的点数据分别存入两个列表中，一个作为横坐标，另一个作为纵坐标，即可生成所需图像。关于图像标题、坐标轴说明及图例等细节，均可通过相应函数进行丰富。具体绘制细节可参考官方更详尽的模块文档，此处仅提供一种实现思路，供参考。

最后，展示利用Python绘制的几张磁盘性能对比图，可与前述图像进行对照：

以上为python 绘图模块matplotlib的使用简介的详细内容，更多关于python 绘图模块matplotlib的资料请关注本站其它相关文章！