散点可视化

散点视图使用散点图来显示时间序列数据。

在左上角的可视化下拉菜单中选择散点图选项。

散点行为

散点可视化将每个数据点映射到 X 和 Y 坐标。 X 和 Y 轴通过 X 列 和 Y 列 可视化选项进行指定。 每个独特的系列使用填充颜色和符号进行区分。 使用 符号列 和 填充列 选项来选择用于区分可视化中点的列。

散点控制

要查看 散点图 控件，请点击 自定义 在可视化下拉菜单旁边。

数据

• 符号列: 定义一个包含应通过符号区分的值的列。
• 填充列: 定义一个包含应该用填充颜色区分的值的列。
• X 列: 选择一个列在 x 轴上显示。
• Y 列: 选择一个列以显示在 y 轴上。
• 时间格式: 选择时间格式。选项包括:
  • YYYY-MM-DD HH:mm:ss ZZ
  • YYYY-MM-DD hh:mm:ss a ZZ
  • DD/MM/YYYY HH:mm:ss.sss
  • DD/MM/YYYY hh:mm:ss.sss a
  • MM/DD/YYYY HH:mm:ss.sss
  • MM/DD/YYYY hh:mm:ss.sss a
  • YYYY/MM/DD HH:mm:ss
  • YYYY/MM/DD hh:mm:ss a
  • HH:mm
  • hh:mm a
  • HH:mm:ss
  • hh:mm:ss a
  • HH:mm:ss ZZ
  • hh:mm:ss a ZZ
  • HH:mm:ss.sss
  • hh:mm:ss.sss a
  • MMMM D, YYYY HH:mm:ss
  • MMMM D, YYYY hh:mm:ss a
  • dddd, MMMM D, YYYY HH:mm:ss
  • dddd, MMMM D, YYYY hh:mm:ss a

选项

• 配色方案: 选择一个用于散点图的配色方案。

X 轴

• X 轴标签: x 轴的标签。
• 生成X轴刻度标记: 选择生成x轴刻度标记的方法：
  • 自动: 选择自动生成刻度标记。
  • 自定义: 要自定义x轴刻度标记的数量，请选择此选项，然后输入以下内容：
    • 总刻度标记: 输入要显示的刻度总数。
    • 刻度标记起始于: 输入开始刻度的值。
    • 刻度标记间隔: 输入每个刻度之间的间隔。
• X 轴范围: x 轴值范围。
  • 自动: 根据数据集中的值自动确定值范围。
  • 自定义: 手动指定最小 x 轴值、最大 x 轴值或通过包含两者来指定范围。
    • 最小: 最小 x 轴值。
    • 最大: 最大 x 轴值。

Y 轴

• Y轴标签: y轴的标签。
• Y 轴前缀: 将添加到 y 值的前缀。
• Y刻度后缀：将添加到y值的后缀。
• 生成Y轴刻度标记: 选择生成y轴刻度标记的方法:
  • 自动: 选择自动生成刻度标记。
  • 自定义: 要自定义y轴刻度标记的数量，请选择此选项，然后输入以下内容:
    • 总刻度标记: 输入要显示的刻度总数。
    • 刻度标记起始值: 输入刻度的起始值。
    • 刻度标记间隔: 输入每个刻度之间的间隔。
• Y轴范围: Y轴的值范围。
  • 自动: 根据数据集中的值自动确定值范围。
  • 自定义: 通过同时包含最小y轴值、最大y轴值或范围手动指定。
    • 最小值: 最小y轴值。
    • 最大值: 最大y轴值。

悬停图例

• 方向: 选择在悬停时出现的图例的方向：
  • 水平: 选择以水平方式显示图例。
  • 垂直: 选择以垂直方式显示图例。
• 不透明度: 使用滑块调整图例的不透明度。
• 行着色: 选择以颜色显示图例行。

散点图示例

跨测量相关性

以下示例探讨了CPU和内存使用之间的可能相关性。它使用了通过Telegraf Mem 和 CPU 输入插件收集的数据。

查询CPU和内存使用情况

以下查询创建了CPU和内存使用的并集。它缩放CPU使用度量，以更好地与基线内存使用对齐。

cpu = from(bucket: "example-bucket")
    |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
    |> filter(fn: (r) => r._measurement == "cpu" and r._field == "usage_system" and r.cpu == "cpu-total")
    // Scale CPU usage
    |> map(fn: (r) => ({r with _value: r._value + 60.0, _time: r._time}))

mem = from(bucket: "example-bucket")
    |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
    |> filter(fn: (r) => r._measurement == "mem" and r._field == "used_percent")

union(tables: [cpu, mem])

使用散点图可视化相关性

在散点可视化控制中，点根据它们的组键进行区分。

重要说明

散点图与热图之间的差异

散点图和 热图 都可视化数据点在X和Y轴上的分布。然而，在某些情况下，如果散点图上的点具有相同的X和Y坐标，散点图可能会“隐藏”这些点。

例如，下面的仪表板单元格可视化相同的查询结果：

热图表示孤立的高点密度，这在散点图中是不可见的。 在散点图可视化中，具有相同 X 和 Y 坐标的点 会显示为一个点。