- c - 在位数组中找到第一个零
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- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我在目录中有多个 .txt 文件,例如 d:\memdump\0.txt,1.txt,...10.txt 示例文本文件如下:
Applications Memory Usage (kB):
Uptime: 7857410 Realtime: 7857410
** MEMINFO in pid 23875 [com.example.twolibs] **
Shared Private Heap Heap Heap
Pss Dirty Dirty Size Alloc Free
------ ------ ------ ------ ------ ------
Native 0 0 0 13504 10836 459
Dalvik 6806 7740 6580 24076 18523 5553
Stack 80 0 80
Cursor 0 0 0
Ashmem 0 0 0
Other dev 14741 836 1028
.so mmap 1367 448 1028
.jar mmap 0 0 0
.apk mmap 225 0 0
.ttf mmap 0 0 0
.dex mmap 1225 340 16
Other mmap 5 8 4
Unknown 3473 564 3432
TOTAL 27922 9936 12168 37580 29359 6012
Objects
Views: 62 ViewRootImpl: 2
AppContexts: 5 Activities: 2
Assets: 3 AssetManagers: 3
Local Binders: 9 Proxy Binders: 18
Death Recipients: 0
OpenSSL Sockets: 0
SQL
MEMORY_USED: 0
PAGECACHE_OVERFLOW: 0 MALLOC_SIZE: 0
我必须解析这些文件以获取 PID、 native 堆大小、 native 堆分配大小、Dalvik 堆大小、Dalvik 堆分配大小的值,并绘制具有这些堆大小的图表,如下所示
我正在使用以下代码来实现这一点:
import glob
import os
import re
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
os.chdir("D:\Python_Trainings\MemInfo\Data")
pid_arr = []
native_heapsize_arr = []
dalvik_heapsize_arr = []
native_heapalloc_arr = []
dalvik_heapalloc_arr = []
pkg_name_arr = []
#Method to parse the memory dump files
def parse_dumpFiles():
for data_file in glob.glob("*.txt"):
try:
fo = open(data_file,"r")
for line in fo:
pid_match = re.search('pid\s+(\d+)',line)
pkg_name_match = re.search("\[(\w+\.+\w+\.+\w+)\]",line)
native_heapsize_match = re.search('(Native+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+)+(\d+)',line)
dalvik_heapsize_match = re.search('(Dalvik+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+)+(\d+)',line)
native_heapalloc_match = re.search('(Native+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+)+(\d+)',line)
dalvik_heapalloc_match = re.search('(Dalvik+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+)+(\d+)',line)
if pid_match:
pid_arr.append(int(pid_match.group(1)))
if native_heapsize_match:
native_heapsize_arr.append(native_heapsize_match.group(2))
if dalvik_heapsize_match:
dalvik_heapsize_arr.append(dalvik_heapsize_match.group(2))
if native_heapalloc_match:
native_heapalloc_arr.append(native_heapalloc_match.group(2))
if dalvik_heapalloc_match:
dalvik_heapalloc_arr.append(dalvik_heapalloc_match.group(2))
if pkg_name_match:
if pkg_name_match.group(1) not in pkg_name_arr:
pkg_name_arr.append(pkg_name_match.group(1))
except IOError:
print "Error: can\'t find file or read data"
finally:
fo.close()
#end of parse_dumpFiles() Method
#Method to plot from Memory Dumps
def plt_MemDump(pid_arr, native_heapsize_arr, dalvik_heapsize_arr, native_heapalloc_arr, dalvik_heapalloc_arr, pkg_name_arr):
#Create a figure and axes with room for the table
fig = plt.figure()
ax = plt.axes([0.2, 0.2, 0.7, 0.7])
#Create labels for the rows and columns as tuples
colLabels = ('0','10', '20', '30', '40', '50', '60', '70', '80', '90', '100')
rowLabels = ('Native Heap Size','Native Heap Allocated','Dalvik Heap Size','Dalvik Heap Allocated','PID')
#Table data as a numpy array
tableData = np.asarray([native_heapsize_arr,dalvik_heapsize_arr,native_heapalloc_arr,dalvik_heapalloc_arr,pid_arr],dtype=int)
#Get the current color cycle as a list, then reset the cycle to be at the beginning
colors = []
while True:
colors.append(ax._get_lines.color_cycle.next())
if colors[0] == colors[-1] and len(colors)>1:
colors.pop(-1)
break
for i in xrange(len(colors)-1):
ax._get_lines.color_cycle.next()
#Show the table
the_table = plt.table(cellText=tableData, rowLabels=rowLabels, rowColours=colors, colLabels=colLabels, loc='bottom')
#Make some line plots
xAxis_val = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
ax.plot(xAxis_val,native_heapsize_arr, linewidth=2.5, marker="o", label="Native Heap Size")
ax.plot(xAxis_val,dalvik_heapsize_arr, linewidth=2.5, marker="D", label="Dalvik Heap Size")
ax.plot(xAxis_val,native_heapalloc_arr, linewidth=2.5, marker="^",label="Native Heap Allocated")
ax.plot(xAxis_val,dalvik_heapalloc_arr, linewidth=2.5, marker="h", label="Dalvik Heap Allocated")
#show legend
plt.legend(loc='upper right', fontsize=10)
#set the column color where PID is different from 1st PID
c=the_table.get_celld()[(5,3)]
c.set_color('r')
i=0
while i<=10:
c=the_table.get_celld()[(5,i)]
if(c.get_text().get_text()!=((the_table.get_celld()[(5,0)]).get_text().get_text())):
c.set_color('r')
(the_table.get_celld()[(4,i)]).set_color('r')
(the_table.get_celld()[(3,i)]).set_color('r')
(the_table.get_celld()[(2,i)]).set_color('r')
(the_table.get_celld()[(1,i)]).set_color('r')
i+=1
#Turn off x-axis ticks and show the plot
plt.xticks([])
#Configure Y axis
plt.ylim(0,60000)
plt.yticks([10000,20000,30000,40000,50000,60000])
plt.grid(True)
#Setting the name of the window title of the plot
fig.canvas.set_window_title(pkg_name_arr[0] + "- Memory Dump Plot")
#Setting the Title of the plot
plt.title(pkg_name_arr[0],color='r',fontsize=20)
#Setting Y Label
plt.ylabel('Heap Size', fontsize=14, color='r')
#show plot
plt.show()
#end of plt_MemDump() Method
parse_dumpFiles()
plt_MemDump(pid_arr, native_heapsize_arr, dalvik_heapsize_arr, native_heapalloc_arr, dalvik_heapalloc_arr, pkg_name_arr)
现在我想用一些颜色标记表格中 PID 值与第一个 PID 值不同的列。(例如,第 30,60 和 100 列)。
谁能帮我实现这个目标?
最佳答案
matplotlib.pyplot.table
已经为您提供了执行所需操作的工具:
cellColours
(与cellText
形状相同):让你为每个单元格选择颜色colColours
:作为rowColours
,但用于列标题如果您希望一列中的所有单元格都具有特定的颜色,您可以这样做
cellcolours = np.empty_like(tableData, dtype='object')
for i, cl in enumerate(colLabels):
if cl > 50:
cellcolours[:,i] = 'r'
然后调用 plt.table
(尽管我建议您更改为 ax.table
)并添加 cellColours=cellcolours
关键字。
如果您还想对列标题进行着色,只需执行上述操作即可
如果您希望在创建表格后能够更改单元格,table.get_celld()
返回一个单元格字典,其键是每个单元格位置的元组,例如:
{(0, 0): <matplotlib.table.Cell at 0x5d750d0>, # these are column headers
(0, 1): <matplotlib.table.Cell at 0x5d75290>,
(0, 2): <matplotlib.table.Cell at 0x5d75450>,
(0, 3): <matplotlib.table.Cell at 0x5d75610>,
[...]
(1, -1): <matplotlib.table.Cell at 0x5d757d0>, # this is a row header
(1, 0): <matplotlib.table.Cell at 0x5a58110>, # this is a cell
(1, 1): <matplotlib.table.Cell at 0x5d74150>,
(1, 2): <matplotlib.table.Cell at 0x5d74290>,
(1, 3): <matplotlib.table.Cell at 0x5d743d0>,
[...]
(2, -1): <matplotlib.table.Cell at 0x5d75990>, # this is a row header
[...] }
您可以使用元组访问每个单元格,例如
c=table.get_celld()[(1,1)]
您可以使用 c.set_color()
设置单元格颜色,并使用 c.get_text().get_text()
检查单元格中的文本(第一个 get_text
返回一个 Text
实例,第二个是其中的字符串)
关于python - 如何在 matplotlib 表中设置列的背景颜色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20881470/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!