go float64 比较_Go 每日一库之 plot

Go 每日一库之 plot

简介

本文介绍 Go 语言的一个非常强大、好用的绘图库——plot。plot内置了很多常用的组件，基本满足日常需求。同时，它也提供了定制化的接口，可以实现我们的个性化需求。plot主要用于将数据可视化，便于我们观察、比较。

快速使用

先安装：

$ go get gonum.org/v1/plot/...复制代码

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}复制代码

程序运行输出points.png图片文件：

plot的使用比较直观。首先，调用plot.New()创建一个“画布”，画布结构如下：

// 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}复制代码

然后，通过直接给画布结构字段赋值，设置图像的属性。例如p.Title.Text = "Get Started设置图像标题内容；p.X.Label.Text = "X"，p.Y.Label.Text = "Y"设置图像的 X 和 Y 轴的标签名。

再然后，使用plotutil或者其他子包的方法在画布上绘制，上面代码中调用AddLinePoints()绘制了 3 条折线。

最后保存图像，上面代码中调用p.Save()方法将图像保存到文件中。

更多图形

gonum/plot将不同层次的接口封装到特定的子包中：

  • plot：提供了布局和绘图的简单接口；
  • plotter：使用plot提供的接口实现了一组标准的绘图器，例如散点图、条形图、箱状图等。可以使用plotter提供的接口实现自己的绘图器；
  • plotutil：为绘制常见图形提供简便的方法；
  • vg：封装各种后端，并提供了一个通用矢量图形 API。

条形图

条形图通过相同宽度条形的高度或长短来表示数据的大小关系。将相同类型的数据放在一起比较能非常直观地看出不同，我们经常在比较几个库的性能时使用条形图。下面我们采用json-iter/go的 GitHub 仓库中用来比较jsoniter、easyjson、std三个 JSON 库性能的数据来绘制条形图：

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)  }}复制代码

首先生成值列表，我们在最开始的例子中生成了二维坐标列表plotter.XYs，实际上还有三维坐标列表plotter.XYZs。

然后，调用plotter.NewBarChart()分别为三组数据生成条形图。w = vg.Points(20)用来设置条形的宽度。LineStyle.Width设置线宽，这个实际上是边框的宽度。Color设置颜色。Offset设置偏移，因为每组对应位置的条形放在一起显示更好比较，将stdBar.Offset设置为-w会让其向左偏移一个条形的宽度；easyjson偏移不设置，默认为 0，不偏移；jsoniter偏移设置为w，向右偏移一个条形的宽度。最终它们紧挨着显示。

然后，将 3 个条形图添加到画布上。紧接着，设置它们的图例，并将其显示在顶部。

最后调用p.Save()保存图片。

程序运行生成下面的图片：

可以很直观地看到jsoniter的性能、内存占用、内存分配次数各方面都是顶尖的。可能用同一种维度的数据，数量级相差不大，图像会好看点(┬＿┬)。

注意plotter.Color(2)这类用法。plot预定义了一组颜色值，如果我们想要使用它们，可以直接传入索引获取对应的颜色，更多的是为了区分不同的图形(例如上面的 3 个条形图用了 3 个不同的索引)：

// 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]}复制代码

除了颜色，还有形状plotter.Shape(i)和划线模式plotter.Dashes(i)。

vg.Length(0)有所不同，这个只是将 0 转换为vg.Length类型！

函数图像

plot可以绘制函数图像！

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)  }}复制代码

首先调用plotter.NewFunction()创建一个函数图像。它接受一个函数，单输入参数float64，单输出参数float64，故只能画出单自变量的函数图像。接着为函数图像设置了三个属性Dashes(划线)、Width(线宽)和Color(颜色)。默认使用连续的线条来绘制函数，如图中的平方函数。可以通过设置Dashes让plot绘制不连续的线条，Dashes接受两个长度值，第一个长度表示间隔距离，第二个长度表示连续线的长度。这里也使用到了plotutil.Color(i)依次使用前 4 个预定义的颜色。

创建画布、设置图例这些都与前面的相同。这里还通过p.X和p.Y的Min/Max属性限制了图像绘制的坐标范围。

运行程序生成图像：

气泡图

使用plot可以画出非常好看的气泡图：

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}复制代码

我们生成一组三维坐标点，调用plotter.NewScatter()生成散点图。我们设置了GlyphStyleFunc钩子函数，在绘制每个点之前都会调用它，它返回一个draw.GlyphStyle类型，plot会根据返回的这个对象来绘制。我们的例子中，每次我们都返回一个表示圆形的draw.GlyphStyle对象，通过Z坐标与最大、最小坐标的比例映射到[vg.Points(1)，vg.Points(20)]区间中得到半径。

生成的图像：

同样地，我们可以返回正方形的draw.GlyphStyle的对象来绘制“方形图”，只需要把钩子函数GlyphStyleFunc的返回语句做些修改：

return draw.GlyphStyle{Color: c, Radius: r, Shape: draw.SquareGlyph{}}复制代码

即可绘制“方形图”：

实际应用

下面我们应用之前文章中介绍的gopsutil和本文中的plot搭建一个网页，可以实时观察机器的 CPU 和内存占用：

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)  }}复制代码

首先，我们编写了一个 HTTP 服务器，监听在 8080 端口。设置两个路由，/显示主页，/image调用Monitor的方法生成 CPU 和内存占用图返回。Monitor结构稍后会介绍。index.html的内容如下：

  Monitor  复制代码

页面比较简单，就显示了一张图片。然后在 JS 中启动一个 500ms 的定时器，每隔 500ms 就重新请求一次图片替换现有的图片。我在设置img.src属性时在后面添加了一个随机数，这是为了防止缓存导致得到的可能不是最新的图片。

下面看看Monitor的结构：

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)复制代码

这个结构中记录了最近的 50 条记录。每隔 500ms 会收集一次 CPU 和内存的占用情况，记录到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)  }}复制代码

当 HTTP 请求/image路由时，根据目前已经收集到的CPU和Mem数据生成图片返回：

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)}复制代码

运行服务器：

$ go run main.go复制代码

打开浏览器，输入localhost:8080，观察图片变化：

总结

本文介绍了强大的绘图库plot，最后通过一个监控程序结尾。限于篇幅，plot提供的多种绘图类型未能一一介绍。plot还支持svg/pdf等多种格式的保存。感兴趣的童鞋可自行研究。

大家如果发现好玩、好用的 Go 语言库，欢迎到 Go 每日一库 GitHub 上提交 issue

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