Pandas、Matplotlib、Numpyの2D配列をプロット

Question

シミュレーションの結果、Pandas groupby()を使用して出力を解析しました。私は、私が望むようにデータをプロットするのが少し難しいです。ここで私はプロットにしようとしている（簡略化のために抑制さ）パンダの出力ファイルがあります：

    Avg-del Min-del Max-del Avg-retx Min-retx Max-retx 
Prob Producers 
0.3 1   8.060291 0.587227 26.709371 42.931779 5.130041 136.216642 
    5   8.330889 0.371387 54.468836 43.166326 3.340193 275.932170 
    10   1.012147 0.161975 4.320447 6.336965 2.026241 19.177802 
0.5 1   8.039639 0.776463 26.053635 43.160880 5.798276 133.090358 
    5   4.729875 0.289472 26.717824 25.732373 2.909811 135.289244 
    10   1.043738 0.160671 4.353993 6.461914 2.015735 19.595393 

私のy軸は、遅延と私のx軸は生産者の数です。確率p=0.3と誤差範囲p=0.5のエラーバーが必要です。 私のPythonスクリプトは以下の通りです：

import sys 
import time 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

pd.set_option('display.expand_frame_repr', False) 

outputFile = 'averages.txt' 
f_out = open(outputFile, 'w') 

data = pd.read_csv(sys.argv[1], delimiter=",") 
result = data.groupby(["Prob", "Producers"]).mean() 

print "Writing to output file: " + outputFile 
result_s = str(result) 
f_out.write(result_s) 
f_out.close() 

*** Update from James *** 
for prob_index in result.index.levels[0]: 
r = result.loc[prob_index] 
labels = [col for col in r] 
lines = plt.plot(r) 
[line.set_label(str(prob_index)+" "+col) for col, line in zip(labels, lines)] 
ax = plt.gca() 
ax.legend() 
ax.set_xticks(r.index) 
ax.set_ylabel('Latency (s)') 
ax.set_xlabel('Number of producer nodes') 

plt.show() 

今、私は4つのスライスのアレイ、各確率のための1つを持っています。 遅延（del）とretx、およびave、min、maxに基づいてプロットエラーバーに基づいて再スライスするにはどうすればよいですか？

Answer 1

ここでは多くのことが行われています。まず、6行をプロットしています。あなたのコードが

plt.plot(np.transpose(np.array(result)[0:3, 0:3]), label = 'p=0.3') 
plt.plot(np.transpose(np.array(result)[3:6, 0:3]), label = 'p=0.5') 

を呼び出すときには、データの3×3アレイ上plt.plotを呼びかけています。 plt.plotはこの入力をxとyと解釈するのではなく、3つの別々のy値の系列（それぞれ3つの点を持つ）として解釈します。 x値については、値0,1,2を代入しています。 plotは、それがデータをプロットされて呼び出す最初のために言い換えることで：

x = [1,2,3]; y = [8.060291, 8.330889, 1.012147] 
x = [1,2,3]; y = [0.587227, 0.371387, 0.161975] 
x = [1,2,3]; y = [26.709371, 54.468836, 4.320447] 

あなたのX-ラベルに基づいて、私はあなたが値をx = [1,5,10]になりたいと思います。あなたが望むプロットが得られたかどうかを見てください。

# iterate over the first dataframe index 
for prob_index in result.index.levels[0]: 
    r = result.loc[prob_index] 
    labels = [col for col in r] 
    lines = plt.plot(r) 
    [line.set_label(str(prob_index)+" "+col) for col, line in zip(labels, lines)] 
    ax = plt.gca() 
    ax.legend() 
    ax.set_xticks(r.index) 
    ax.set_ylabel('Latency (s)') 
    ax.set_xlabel('Number of producer nodes')