import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0,375,6.5)
# MEM_1 = [0.031, 0.034, 0.034, 0.034, 0.031, 0.034, 0.034, 0.034, 0.031, 0.033, 0.035, 0.034, 0.031, 0.033, 0.034, 0.034, 0.031, 0.033, 0.034, 0.034, 0.031, 0.033, 0.034, 0.034, 0.031, 0.033, 0.034, 0.034, 0.031, 0.031, 0.031, 0.031, 0.031, 0.031]
# MEM_2 = [0.031, 0.033, 0.045, 0.054, 0.057, 0.068, 0.068, 0.066, 0.071, 0.071, 0.077, 0.079, 0.089, 0.083, 0.079, 0.073, 0.07, 0.076, 0.076, 0.083, 0.086, 0.083, 0.078, 0.074, 0.071, 0.073, 0.073, 0.073, 0.071, 0.071, 0.071, 0.071, 0.071, 0.071]
# MEM_3 = [0.032, 0.034, 0.049, 0.073, 0.082, 0.099, 0.121, 0.132, 0.133, 0.123, 0.109, 0.111, 0.114, 0.114, 0.116, 0.132, 0.148, 0.139, 0.13, 0.116, 0.112, 0.113, 0.114, 0.114, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112, 0.112]
# MEM_4 = [0.032, 0.035, 0.05, 0.073, 0.105, 0.126, 0.149, 0.17, 0.176, 0.18, 0.171, 0.151, 0.145, 0.152, 0.153, 0.166, 0.177, 0.173, 0.166, 0.152, 0.152, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148, 0.148]
# MEM_5 = [0.032, 0.034, 0.049, 0.068, 0.106, 0.141, 0.166, 0.194, 0.221, 0.238, 0.235, 0.213, 0.185, 0.185, 0.189, 0.193, 0.197, 0.2, 0.201, 0.201, 0.197, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.19, 0.190, 0.190, 0.190]
# MEM_6 = [0.032, 0.034, 0.049, 0.069, 0.102, 0.133, 0.179, 0.193, 0.233, 0.264, 0.299, 0.297, 0.279, 0.237, 0.226, 0.226, 0.228, 0.231, 0.232, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23, 0.23]
# MEM_7 = [0.03, 0.032, 0.047, 0.066, 0.098, 0.131, 0.169, 0.219, 0.234, 0.281, 0.314, 0.344, 0.337, 0.318, 0.271, 0.264, 0.263, 0.264, 0.265, 0.266, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267, 0.267]

MEM_1 = [0.038, 0.039, 0.04, 0.042, 0.047, 0.048, 0.05, 0.044, 0.038, 0.038, 0.039, 0.044, 0.048, 0.048, 0.048, 0.038, 0.041, 0.041, 0.047, 0.051, 0.049, 0.047, 0.038, 0.04, 0.04, 0.046, 0.052, 0.049, 0.045, 0.038, 0.038, 0.038, 0.043, 0.048, 0.048, 0.048, 0.04, 0.038, 0.04, 0.039, 0.046, 0.05, 0.049, 0.045, 0.039, 0.039, 0.042, 0.042, 0.048, 0.052, 0.05, 0.047, 0.041, 0.039, 0.039, 0.039, 0.039, 0.039]
MEM_2 = [0.041, 0.049, 0.056, 0.064, 0.084, 0.091, 0.096, 0.088, 0.081, 0.076, 0.076, 0.078, 0.088, 0.102, 0.103, 0.094, 0.085, 0.076, 0.077, 0.084, 0.093, 0.097, 0.092, 0.082, 0.076, 0.076, 0.079, 0.085, 0.092, 0.088, 0.085, 0.076, 0.076, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.076, 0.077, 0.077, 0.077, 0.077]
MEM_3 = [0.077, 0.077, 0.086, 0.091, 0.108, 0.129, 0.137, 0.14, 0.126, 0.121, 0.117, 0.115, 0.125, 0.139, 0.142, 0.143, 0.126, 0.122, 0.115, 0.114, 0.118, 0.122, 0.122, 0.118, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113, 0.113]
MEM_4 = [0.117, 0.117, 0.128, 0.141, 0.162, 0.191, 0.19, 0.189, 0.166, 0.16, 0.155, 0.158, 0.169, 0.182, 0.178, 0.174, 0.159, 0.156, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153, 0.153]
MEM_5 = [0.154, 0.154, 0.166, 0.173, 0.195, 0.227, 0.232, 0.239, 0.207, 0.197, 0.195, 0.194, 0.205, 0.21, 0.209, 0.198, 0.191, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188, 0.188]
MEM_6 = [0.179, 0.179, 0.195, 0.203, 0.231, 0.267, 0.269, 0.266, 0.238, 0.222, 0.218, 0.214, 0.22, 0.227, 0.226, 0.223, 0.218, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214, 0.214]
MEM_7 = [0.204, 0.205, 0.226, 0.23, 0.251, 0.302, 0.327, 0.32, 0.305, 0.273, 0.257, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.256, 0.256, 0.257, 0.257, 0.258, 0.257, 0.257]

font1 = {
'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size'   : 28,
}

font2 = {
'family' : 'Times New Roman',
'weight' : 'normal',
'size'   : 20,
}

plt.title('processing Memory% Analysis',font1)
l1, = plt.plot(t,MEM_1,color='green',marker="o",label='1 hadoop group')
l2, = plt.plot(t,MEM_2,color='darkorange',marker="o",label='2 hadoop group')
l3, = plt.plot(t,MEM_3,color='yellow',marker="o",label='3 hadoop group')
l4, = plt.plot(t,MEM_4,color='greenyellow',marker="o",label='4 hadoop group')
l5, = plt.plot(t,MEM_5,color='springgreen',marker="o",label='5 hadoop group')
l6, = plt.plot(t,MEM_6,color='darkslategrey',marker="o",label='6 hadoop group')
l7, = plt.plot(t,MEM_7,color='red',marker="o",label='7 hadoop group')
#l2, = plt.plot(x2,multi,color='red',label='multi hadoop group')

# color: darkorange lightcoral darkgoldenrod yellow greenyellow springgreen darkslategrey deepskyblue fushsia blue

x_ticks = np.arange(0,380,30)
y_ticks = np.arange(0,0.6,0.1)

plt.legend(handles=[l1,l2,l3,l4,l5,l6,l7],labels=['1-hadoop-group-MEM','2-hadoop-group-MEM','3-hadoop-group-MEM','4-hadoop-group-MEM','5-hadoop-group-MEM','6-hadoop-group-MEM','7-hadoop-group-MEM'],loc="best")
plt.xlabel('time unit(seconds)',font2)
plt.ylabel('hadoop occupy MEM unit(% 62G)',font2)

plt.xticks(x_ticks)
plt.yticks(y_ticks)

#plt.savefig('.MEM%.png')

plt.show()

[(4, 'numpy.arange', 'np.arange', True, 'import numpy as np\n'), (33, 'matplotlib.pyplot.title', 'plt.title', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (34, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (35, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (36, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (37, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (38, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (39, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (40, 'matplotlib.pyplot.plot', 'plt.plot', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (45, 'numpy.arange', 'np.arange', True, 'import numpy as np\n'), (46, 'numpy.arange', 'np.arange', True, 'import numpy as np\n'), (48, 'matplotlib.pyplot.legend', 'plt.legend', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (49, 'matplotlib.pyplot.xlabel', 'plt.xlabel', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (50, 'matplotlib.pyplot.ylabel', 'plt.ylabel', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (52, 'matplotlib.pyplot.xticks', 'plt.xticks', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (53, 'matplotlib.pyplot.yticks', 'plt.yticks', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n'), (57, 'matplotlib.pyplot.show', 'plt.show', True, 'import matplotlib.pyplot as plt\n')]