Go 每日一庫之 plot

簡介

本文介紹 Go 語言的一個非常強大、好用的繪圖庫——plot。plot內置了很多常用的組件，基本滿足日常需求。同時，它也提供了定制化的接口，可以實現我們的個性化需求。plot主要用于將數據可視化，便于我們觀察、比較。

快速使用

先安裝：

$ go get gonum.org/v1/plot/...復制代碼

后使用：

package mainimport ( "log" "math/rand" "gonum.org/v1/plot" "gonum.org/v1/plot/plotter" "gonum.org/v1/plot/plotutil" "gonum.org/v1/plot/vg")func main() { rand.Seed(int64(0)) p, err := plot.New() if err != nil { log.Fatal(err) } p.Title.Text = "Get Started" p.X.Label.Text = "X" p.Y.Label.Text = "Y" err = plotutil.AddLinePoints(p, "First", randomPoints(15), "Second", randomPoints(15), "Third", randomPoints(15)) if err != nil { log.Fatal(err) } if err = p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "points.png"); err != nil { log.Fatal(err) }}func randomPoints(n int) plotter.XYs { points := make(plotter.XYs, n) for i := range points { if i == 0 { points[i].X = rand.Float64() } else { points[i].X = points[i-1].X + rand.Float64() } points[i].Y = points[i].X + 10 * rand.Float64() } return points}復制代碼

程序運行輸出points.png圖片文件：

plot的使用比較直觀。首先，調用plot.New()創建一個“畫布”，畫布結構如下：

// Plot is the basic type representing a plot.type Plot struct { Title struct { Text string Padding vg.Length draw.TextStyle } BackgroundColor color.Color X, Y Axis Legend Legend plotters []Plotter}復制代碼

然后，通過直接給畫布結構字段賦值，設置圖像的屬性。例如p.Title.Text = "Get Started設置圖像標題內容；p.X.Label.Text = "X"，p.Y.Label.Text = "Y"設置圖像的 X 和 Y 軸的標簽名。

再然后，使用plotutil或者其他子包的方法在畫布上繪制，上面代碼中調用AddLinePoints()繪制了 3 條折線。

最后保存圖像，上面代碼中調用p.Save()方法將圖像保存到文件中。

更多圖形

gonum/plot將不同層次的接口封裝到特定的子包中：

• plot：提供了布局和繪圖的簡單接口；
• plotter：使用plot提供的接口實現了一組標準的繪圖器，例如散點圖、條形圖、箱狀圖等。可以使用plotter提供的接口實現自己的繪圖器；
• plotutil：為繪制常見圖形提供簡便的方法；
• vg：封裝各種后端，并提供了一個通用矢量圖形 API。

條形圖

條形圖通過相同寬度條形的高度或長短來表示數據的大小關系。將相同類型的數據放在一起比較能非常直觀地看出不同，我們經常在比較幾個庫的性能時使用條形圖。下面我們采用json-iter/go的 GitHub 倉庫中用來比較jsoniter、easyjson、std三個 JSON 庫性能的數據來繪制條形圖：

package mainimport ( "log" "gonum.org/v1/plot" "gonum.org/v1/plot/plotter" "gonum.org/v1/plot/plotutil" "gonum.org/v1/plot/vg")func main() { std := plotter.Values{35510, 1960, 99} easyjson := plotter.Values{8499, 160, 4} jsoniter := plotter.Values{5623, 160, 3} p, err := plot.New() if err != nil { log.Fatal(err) } p.Title.Text = "jsoniter vs easyjson vs std" p.Y.Label.Text = "" w := vg.Points(20) stdBar, err := plotter.NewBarChart(std, w) if err != nil { log.Fatal(err) } stdBar.LineStyle.Width = vg.Length(0) stdBar.Color = plotutil.Color(0) stdBar.Offset = -w easyjsonBar, err := plotter.NewBarChart(easyjson, w) if err != nil { log.Fatal(err) } easyjsonBar.LineStyle.Width = vg.Length(0) easyjsonBar.Color = plotutil.Color(1) jsoniterBar, err := plotter.NewBarChart(jsoniter, w) if err != nil { log.Fatal(err) } jsoniterBar.LineStyle.Width = vg.Length(0) jsoniterBar.Color = plotutil.Color(2) jsoniterBar.Offset = w p.Add(stdBar, easyjsonBar, jsoniterBar) p.Legend.Add("std", stdBar) p.Legend.Add("easyjson", easyjsonBar) p.Legend.Add("jsoniter", jsoniterBar) p.Legend.Top = true p.NominalX("ns/op", "allocation bytes", "allocation times") if err = p.Save(5*vg.Inch, 5*vg.Inch, "barchart.png"); err != nil { log.Fatal(err) }}復制代碼

首先生成值列表，我們在最開始的例子中生成了二維坐標列表plotter.XYs，實際上還有三維坐標列表plotter.XYZs。

然后，調用plotter.NewBarChart()分別為三組數據生成條形圖。w = vg.Points(20)用來設置條形的寬度。LineStyle.Width設置線寬，這個實際上是邊框的寬度。Color設置顏色。Offset設置偏移，因為每組對應位置的條形放在一起顯示更好比較，將stdBar.Offset設置為-w會讓其向左偏移一個條形的寬度；easyjson偏移不設置，默認為 0，不偏移；jsoniter偏移設置為w，向右偏移一個條形的寬度。最終它們緊挨著顯示。

然后，將 3 個條形圖添加到畫布上。緊接著，設置它們的圖例，并將其顯示在頂部。

最后調用p.Save()保存圖片。

程序運行生成下面的圖片：

可以很直觀地看到jsoniter的性能、內存占用、內存分配次數各方面都是頂尖的。可能用同一種維度的數據，數量級相差不大，圖像會好看點(┬＿┬)。

注意plotter.Color(2)這類用法。plot預定義了一組顏色值，如果我們想要使用它們，可以直接傳入索引獲取對應的顏色，更多的是為了區分不同的圖形(例如上面的 3 個條形圖用了 3 個不同的索引)：

// src/gonum.org/v1/plot/plotutil/plotutil.govar DefaultColors = SoftColorsvar SoftColors = []color.Color{ rgb(241, 90, 96), rgb(122, 195, 106), rgb(90, 155, 212), rgb(250, 167, 91), rgb(158, 103, 171), rgb(206, 112, 88), rgb(215, 127, 180),}func Color(i int) color.Color { n := len(DefaultColors) if i < 0 { return DefaultColors[i%n+n] } return DefaultColors[i%n]}復制代碼

除了顏色，還有形狀plotter.Shape(i)和劃線模式plotter.Dashes(i)。

vg.Length(0)有所不同，這個只是將 0 轉換為vg.Length類型！

函數圖像

plot可以繪制函數圖像！

func main() { p, err := plot.New() if err != nil { log.Fatal(err) } p.Title.Text = "Functions" p.X.Label.Text = "X" p.Y.Label.Text = "Y" square := plotter.NewFunction(func(x float64) float64 { return x * x }) square.Color = plotutil.Color(0) sqrt := plotter.NewFunction(func(x float64) float64 { return 10 * math.Sqrt(x) }) sqrt.Dashes = []vg.Length{vg.Points(1), vg.Points(2)} sqrt.Width = vg.Points(1) sqrt.Color = plotutil.Color(1) exp := plotter.NewFunction(func(x float64) float64 { return math.Pow(2, x) }) exp.Dashes = []vg.Length{vg.Points(2), vg.Points(3)} exp.Width = vg.Points(2) exp.Color = plotutil.Color(2) sin := plotter.NewFunction(func(x float64) float64 { return 10*math.Sin(x) + 50 }) sin.Dashes = []vg.Length{vg.Points(3), vg.Points(4)} sin.Width = vg.Points(3) sin.Color = plotutil.Color(3) p.Add(square, sqrt, exp, sin) p.Legend.Add("x^2", square) p.Legend.Add("10*sqrt(x)", sqrt) p.Legend.Add("2^x", exp) p.Legend.Add("10*sin(x)+50", sin) p.Legend.ThumbnailWidth = 0.5 * vg.Inch p.X.Min = 0 p.X.Max = 10 p.Y.Min = 0 p.Y.Max = 100 if err = p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "functions.png"); err != nil { log.Fatal(err) }}復制代碼

首先調用plotter.NewFunction()創建一個函數圖像。它接受一個函數，單輸入參數float64，單輸出參數float64，故只能畫出單自變量的函數圖像。接著為函數圖像設置了三個屬性Dashes(劃線)、Width(線寬)和Color(顏色)。默認使用連續的線條來繪制函數，如圖中的平方函數。可以通過設置Dashes讓plot繪制不連續的線條，Dashes接受兩個長度值，第一個長度表示間隔距離，第二個長度表示連續線的長度。這里也使用到了plotutil.Color(i)依次使用前 4 個預定義的顏色。

創建畫布、設置圖例這些都與前面的相同。這里還通過p.X和p.Y的Min/Max屬性限制了圖像繪制的坐標范圍。

運行程序生成圖像：

氣泡圖

使用plot可以畫出非常好看的氣泡圖：

func main() { n := 10 bubbleData := randomTriples(n) minZ, maxZ := math.Inf(1), math.Inf(-1) for _, xyz := range bubbleData { if xyz.Z > maxZ { maxZ = xyz.Z } if xyz.Z < minZ { minZ = xyz.Z } } p, err := plot.New() if err != nil { log.Fatal(err) } p.Title.Text = "Bubbles" p.X.Label.Text = "X" p.Y.Label.Text = "Y" bs, err := plotter.NewScatter(bubbleData) if err != nil { log.Fatal(err) } bs.GlyphStyleFunc = func(i int) draw.GlyphStyle { c := color.RGBA{R: 196, B: 128, A: 255} var minRadius, maxRadius = vg.Points(1), vg.Points(20) rng := maxRadius - minRadius _, _, z := bubbleData.XYZ(i) d := (z - minZ) / (maxZ - minZ) r := vg.Length(d)*rng + minRadius return draw.GlyphStyle{Color: c, Radius: r, Shape: draw.CircleGlyph{}} } p.Add(bs) if err = p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "bubble.png"); err != nil { log.Fatal(err) }}func randomTriples(n int) plotter.XYZs { data := make(plotter.XYZs, n) for i := range data { if i == 0 { data[i].X = rand.Float64() } else { data[i].X = data[i-1].X + 2*rand.Float64() } data[i].Y = data[i].X + 10*rand.Float64() data[i].Z = data[i].X } return data}復制代碼

我們生成一組三維坐標點，調用plotter.NewScatter()生成散點圖。我們設置了GlyphStyleFunc鉤子函數，在繪制每個點之前都會調用它，它返回一個draw.GlyphStyle類型，plot會根據返回的這個對象來繪制。我們的例子中，每次我們都返回一個表示圓形的draw.GlyphStyle對象，通過Z坐標與最大、最小坐標的比例映射到[vg.Points(1)，vg.Points(20)]區間中得到半徑。

生成的圖像：

同樣地，我們可以返回正方形的draw.GlyphStyle的對象來繪制“方形圖”，只需要把鉤子函數GlyphStyleFunc的返回語句做些修改：

return draw.GlyphStyle{Color: c, Radius: r, Shape: draw.SquareGlyph{}}復制代碼

即可繪制“方形圖”：

實際應用

下面我們應用之前文章中介紹的gopsutil和本文中的plot搭建一個網頁，可以實時觀察機器的 CPU 和內存占用：

func index(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { t, err := template.ParseFiles("index.html") if err != nil { log.Fatal(err) } t.Execute(w, nil)}func image(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { monitor.WriteTo(w)}func main() { mux := http.NewServeMux() mux.HandleFunc("/", index) mux.HandleFunc("/image", image) go monitor.Run() s := &http.Server{ Addr: ":8080", Handler: mux, } if err := s.ListenAndServe(); err != nil { log.Fatal(err) }}復制代碼

首先，我們編寫了一個 HTTP 服務器，監聽在 8080 端口。設置兩個路由，/顯示主頁，/image調用Monitor的方法生成 CPU 和內存占用圖返回。Monitor結構稍后會介紹。index.html的內容如下：

Monitor 復制代碼

頁面比較簡單，就顯示了一張圖片。然后在 JS 中啟動一個 500ms 的定時器，每隔 500ms 就重新請求一次圖片替換現有的圖片。我在設置img.src屬性時在后面添加了一個隨機數，這是為了防止緩存導致得到的可能不是最新的圖片。

下面看看Monitor的結構：

type Monitor struct { Mem []float64 CPU []float64 MaxRecord int Lock sync.Mutex}func NewMonitor(max int) *Monitor { return &Monitor{ MaxRecord: max, }}var monitor = NewMonitor(50)復制代碼

這個結構中記錄了最近的 50 條記錄。每隔 500ms 會收集一次 CPU 和內存的占用情況，記錄到CPU和Mem字段中：

func (m *Monitor) Collect() { mem, err := mem.VirtualMemory() if err != nil { log.Fatal(err) } cpu, err := cpu.Percent(500*time.Millisecond, false) if err != nil { log.Fatal(err) } m.Lock.Lock() defer m.Lock.Unlock() m.Mem = append(m.Mem, mem.UsedPercent) m.CPU = append(m.CPU, cpu[0])}func (m *Monitor) Run() { for { m.Collect() time.Sleep(500 * time.Millisecond) }}復制代碼

當 HTTP 請求/image路由時，根據目前已經收集到的CPU和Mem數據生成圖片返回：

func (m *Monitor) WriteTo(w io.Writer) { m.Lock.Lock() defer m.Lock.Unlock() cpuData := make(plotter.XYs, len(m.CPU)) for i, p := range m.CPU { cpuData[i].X = float64(i + 1) cpuData[i].Y = p } memData := make(plotter.XYs, len(m.Mem)) for i, p := range m.Mem { memData[i].X = float64(i + 1) memData[i].Y = p } p, err := plot.New() if err != nil { log.Fatal(err) } cpuLine, err := plotter.NewLine(cpuData) if err != nil { log.Fatal(err) } cpuLine.Color = plotutil.Color(1) memLine, err := plotter.NewLine(memData) if err != nil { log.Fatal(err) } memLine.Color = plotutil.Color(2) p.Add(cpuLine, memLine) p.Legend.Add("cpu", cpuLine) p.Legend.Add("mem", memLine) p.X.Min = 0 p.X.Max = float64(m.MaxRecord) p.Y.Min = 0 p.Y.Max = 100 wc, err := p.WriterTo(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "png") if err != nil { log.Fatal(err) } wc.WriteTo(w)}復制代碼

運行服務器：

$ go run main.go復制代碼

打開瀏覽器，輸入localhost:8080，觀察圖片變化：

總結

本文介紹了強大的繪圖庫plot，最后通過一個監控程序結尾。限于篇幅，plot提供的多種繪圖類型未能一一介紹。plot還支持svg/pdf等多種格式的保存。感興趣的童鞋可自行研究。

大家如果發現好玩、好用的 Go 語言庫，歡迎到 Go 每日一庫 GitHub 上提交 issue

總結

以上是生活随笔為你收集整理的go float64 比较_Go 每日一库之 plot的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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