大学の研究の際にpythonでグラフを作成する機会があったため，matplotlibとpandasを用いてグラフを作成してみた．

matplotlibとは

matplotlibは，プログラミング言語Pythonのためのグラフ描画ライブラリである．オブジェクト指向のAPIを提供しており，様々な種類のグラフを描画する能力を持つ．

グラフの作成に使用したメソッド

メソッド	説明
figure	figureのインスタンスが複数ある時など，どのfigureに割り当てるかを指定する．
subplot	引数によって生成するAxes（サブプロット）の数を変更できる。
twinx	元のAxesオブジェクトを複製する。ただし新たなAxesには横軸がなく縦軸が逆側にある。
set_xlabel	x軸のラベルを設定する
set_ylabel	y軸のラベルを設定する
get_legend_handles_labels	二つ目のグラフを描写する
set_xlim	x軸の上限値を設定する
set_ylim	y軸の上限値を設定する
savefig	作成したプロットを保存する

pandasとは

pandasは，プログラミング言語Pythonにおいて，データ解析を支援する機能を提供するライブラリである．特に，数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供する．

ソースコード

matplotlibとpandasを使用してグラフを作成した際のソースコード．

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

file = "./log/checkout_stats_history.csv"
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer=file,encoding="cp932")
df_time = df.iloc[:, 0]         #タイムスタンプ
df_init_time = df.iloc[0,0]     #開始時間
df_time -= df_init_time         #タイムスタンプの整理，x軸
df_req = df.iloc[:, 4]          #リクエスト/s，y軸1
df_res = df.iloc[:, 22]         #最大応答時間，y軸2

fig = plt.figure()

ax1 = fig.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(df_time, df_res, c="b", label="res")
ax2.plot(df_time, df_req, c="r", label="req")
ax1.set_xlabel("Time Stamp (s)", fontsize=10)
ax1.set_ylabel("Total Max Response Time (s)", fontsize=10)
ax2.set_ylabel("Requests per second", fontsize=10)
h1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax1.legend(h1 + h2, l1 + l2)
ax1.set_xlim(0)
ax1.set_ylim(0)
plt.savefig('./graph/checkout_graph_data.png')
plt.close()

完成したグラフ

今回は負荷試験の結果から最大応答時間と秒間リクエスト量の関係を表すグラフを作成した．