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# 系統指標和架構指標資料繪圖
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您可以透過下列視覺化類別的系統和演算法指標物件，繪製時間軸圖表與長條圖。

**注意**  
若要在下列視覺化物件繪圖方法中使用限縮指標來視覺化資料，請指定參數 `select_dimensions` 和 `select_events`。例如，如果您指定 `select_dimensions=["GPU"]`，繪圖方法會篩選包含關鍵字 "GPU" 的指標。如果您指定 `select_events=["total"]`，則繪圖方法會篩選指標名稱結尾包含 "total" 事件標籤的指標。如果您啟用這些參數並提供關鍵字字串，視覺化類別會傳回含有篩選指標的圖表。
+ `MetricsHistogram` 類別

  ```
  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` 類別

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

  ```
  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` 類別

  ```
  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` 類別

  ```
  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
  )
  ```