使用Python的matplotlib模塊可以很方便的將數據處理成圖表，使數據更加形象、直觀。

#!/usr/bin/env pythonimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid.anchored_artists import AnchoredTexty1=np.loadtxt('ReadDataCostTime.txt') y2=np.sort(y1)x=np.arange(0, y1.size)fig=plt.figure(figsize=(30, 12))left,bottom,width,height=0.05, 0.05, 0.9, 0.9ax1=fig.add_axes([left,bottom,width,height]) ax1.plot(x,y1,'r') ax1.set_xlabel('period') ax1.set_ylabel('time') ax1.set_title('Raw Data')at = AnchoredText("min:%.6fs\nmax:%.6fs\nsum:%.6fs\nmean:%.6fs"%(y1.min(),y1.max(),y1.sum(),y1.mean()),prop=dict(size=20), frameon=True,loc=9,) at.patch.set_boxstyle("round,pad=0.,rounding_size=0.2") ax1.add_artist(at)left,bottom,width,height=0.1, 0.73, 0.3, 0.25 ax2=fig.add_axes([left,bottom,width,height]) ax2.plot(x,y2,'b') ax2.set_xlabel('period') ax2.set_ylabel('time') ax2.set_title('Time Distribution')plt.legend() plt.show()

處理結果圖：

數據在此：[https://github.com/LinGeLin/data]

總結

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