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# 绘制系统指标和框架指标数据
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您可以使用以下可视化类的系统和算法指标对象，来绘制时间轴图和直方图。

**注意**  
要在以下可视化对象图方法中使用缩小范围的指标来可视化数据，请指定 `select_dimensions` 和 `select_events` 参数。例如，如果您指定 `select_dimensions=["GPU"]`，绘图方法会筛选包含“GPU”关键词的指标。如果您指定 `select_events=["total"]`，则绘图方法会筛选指标名称末尾包含 “total”事件标签的指标。如果您启用这些参数并提供关键词字符串，则可视化类将返回筛选了指标的图表。
+ `MetricsHistogram` 类

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.metrics_histogram import MetricsHistogram
  
  metrics_histogram = MetricsHistogram(system_metrics_reader)
  metrics_histogram.plot(
      starttime=0, 
      endtime=system_metrics_reader.get_timestamp_of_latest_available_file(), 
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional
  )
  ```
+ `StepTimelineChart` 类

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart
  
  view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)
  ```
+ `StepHistogram` 类

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_histogram import StepHistogram
  
  step_histogram = StepHistogram(framework_metrics_reader)
  step_histogram.plot(
      starttime=step_histogram.last_timestamp - 5 * 1000 * 1000, 
      endtime=step_histogram.last_timestamp, 
      show_workers=True
  )
  ```
+ `TimelineCharts` 类

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.timeline_charts import TimelineCharts
  
  view_timeline_charts = TimelineCharts(
      system_metrics_reader, 
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"]                  # optional 
  )
  
  view_timeline_charts.plot_detailed_profiler_data([700,710])
  ```
+ `Heatmap` 类

  ```
  from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.heatmap import Heatmap
  
  view_heatmap = Heatmap(
      system_metrics_reader,
      framework_metrics_reader,
      select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
      select_events=["total"],                 # optional
      plot_height=450
  )
  ```