Gerando um gráfico com múltiplos (conjuntos de vários conjuntos de conjuntos de dados de vários conjuntos de vários)

Question

Estou procurando uma maneira de gerar um gráfico com vários conjuntos de dados no eixo x, cada um dos quais é dividido em vários conjuntos de vários conjuntos. Eu basicamente quero levar este gráfico e coloque gráficos semelhantes lado a lado com ele. Estou tentando representar graficamente o gráfico de um gráfico da duração (eixo y) dos mesmos trabalhos (0-3) com diferentes configurações (0-1) em vários servidores (cada grupo com os mesmos 8 trabalhos). Espero que o diagrama a seguir ilustre o que estou tentando realizar (agrupamentos menores são separados por tubos, agrupamentos maiores por tubos duplos):

|| 0 1 | 0 1 | 0 1 | 0 1 || 0 1 | 0 1 | 0 1 | 0 1 || 0 1 | 0 1 | 0 1 | 0 1 ||
|| 0   | 1   | 2   | 3   || 0   | 1   | 2   | 3   || 0   | 1   | 2   | 3   ||
|| Server 1              || Server 2              || Server 3              ||

Isso é possível com o módulo GD :: Graph Perl ou o módulo Matplotlib Python? Não consigo encontrar exemplos ou documentação sobre esse assunto.

Answer 1

Aqui está algum código Python que produzirá o que você está procurando. (O exemplo usa 3 configurações em vez de 2 para garantir que o código fosse bastante geral.)

import matplotlib.pyplot as plt
import random

nconfigs, njobs, nservers = 3, 4, 4

width = .9/(nconfigs*njobs)  
job_colors = [(0,0,1), (0,1,0), (1,0,0), (1,0,1)]

def dim(color, fraction=.5):
    return tuple([fraction*channel for channel in color])

plt.figure()
x = 0
for iserver in range(nservers):
    for ijob in range(njobs):
        for iconfig in range(nconfigs):
            color = dim(job_colors[ijob], (iconfig+2.)/(nconfigs+1))
            plt.bar(x, 1.+random.random(), width, color=color)
            x += width
    x += .1

plt.show()

Este código é provavelmente bastante transparente. O termo ímpar (iconfig+2.)/(nconfigs+1) é apenas para diminuir as cores para as diferentes configurações, mas mantenha -as brilhantes o suficiente para que as cores possam ser distinguidas.

A saída se parece:

Answer 2

Recentemente, vi um gráfico que acho que faz o que você quer usarProtovis

Não tenho experiência com o programa, mas o gráfico foi esclarecedor e acho que você quer que você queira.

Answer 3

Mathgl Pode fazê -lo facilmente e ele também tem interface Python. Ver isto por exemplo.