pythonechartsmysql_Django中从mysql数据库中获取数据传到
ech。。。
Django中从mysql数据库中获取数据传到echarts⽅式
尝试了⼏种⽅法,感觉过于复杂,于是⾃⼰写了⼀个⽅法。
(1)⾸先在要绘图的页⾯传⼊从数据库中提取的参数,这⼀步通过views可以实现;
(2)然后是页⾯加载完成时执⾏的函数ready,调⽤⽅法f;
(3)在函数f中获取参数,此时是string类型,需要将其转换为json对象,使⽤eval即可;
(4)json对象的每⼀个元素均为string(可以使⽤typeof()判断),需要取出每⼀个成员将其转换为json对象;
(5)在echarts模块函数中调⽤函数f,获取所需的数据
补充知识:django从MySQL获取当天的数据(ORM)django项目实例
如下所⽰:
QueuedrecordRealTime.objects.filter(date_take__gte=w().date(),device=db.device,department__status=1,de
检索条件⾥⾯加
date_take__gte=w().date()
date_take是DateTimeField类型的字段。
以上这篇Django中从mysql数据库中获取数据传到echarts⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了,希望能给⼤家⼀个参考,也希望⼤家多
多⽀持我们。
时间: 2020-04-07
pyecharts 是⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库. Echarts 是百度开源的⼀个数据可视化 JS 库.主要⽤于数据可视化. 本⽂主要是⽤
pycharts中的Geo绘制中国地图,在图中显⽰出各个地区的⼈均销售额 传⼊的数据形如:[('上海',30), ('
北京',50), ... ...] li=[] for i,row in filtered.iterrows(): li.append((row['city'],int(row['per_capita']))) geo = Ge
什么是pyecharts? pyecharts 是⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库. echarts是百度开源的⼀个数据可视化 JS 库,主要⽤于数据可视
化.pyecharts 是⼀个⽤于⽣成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使⽤ pyecharts可以⽣成独⽴的⽹页,也可以
在 flask , Django中集成使⽤. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) Effe
python画分布图代码⽰例: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # ⽀持中⽂
'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster'
使⽤pyecharts进⾏数据可视化 安装 pip install pyecharts 也可以在pycharm软件⾥进⾏下载pyecharts库包. 下载成功后进⾏查询版本
号 import pyecharts print(pyecharts.__version__) pyecharts的中⽂官⽹ 可以查看pyecharts的中⽂官⽹介绍
/#/zh-cn/intro. ⼀般的使⽤⽅法 add() 该⽅法主要⽤于添加图表的数据和设置各种配置项. show_co
python 数据的清理⾏为实例详解 数据清洗主要是指填充缺失数据,消除噪声数据等操作,主要还是通过分析"脏数据"产⽣的原因和存在形式,
利⽤现有的数据挖掘⼿段去清洗"脏数据",然后转化为满⾜数据质量要求或者是应⽤要求的数据. 1.try 语句还有另外⼀个可选的⼦句,它定义
了⽆论在任何情况下都会执⾏的清理⾏为. 例如: >>>try: raiseKeyboardInterrupt finally: print('Goodbye, world!') G
1.pyecharts介绍 Echarts是⼀款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是⼀款使⽤python调⽤echarts⽣成数据可视化的类
库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适⽤场合是⼆维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有⼀个维度需要⽐较,⽤
于显⽰⼀段时间内的数据变化或显⽰各项之间的⽐较情况. 优点: 利⽤柱⼦的⾼度,反映数据的差异,⾁眼对⾼度差异很敏感. 缺点: 只适⽤中⼩
规模的数据集. 柱状图最基本⽤法 from pyechart
python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利⽤图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利⽤ PyEcharts 常⽤图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗⿊⾊主题 bar.add('真实成本', # label ["1⽉&q
Pyplot matplotlib.pyplot是⼀个命令型函数集合,它可以让我们像使⽤MATLAB⼀样使⽤matplotlib.pyplot中的每⼀个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建⼀个绘图区.在绘图区上画⼏条线.给图像添加⽂字说明等.下⾯我们就通过实例代码来领略⼀下他的魅⼒. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通
思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ #
============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa
有史以来最⽜逼的绘图⼯具,没有之⼀ plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库,它作为⼀款开源的绘图库,可以应⽤于
Python.R.MATLAB.Excel.JavaScript和jupyter等多种语⾔,主要使⽤的js进⾏图形绘制,实现过程中主要就是调⽤plotly的函数接⼝,底层实现完全被隐藏,便于初学者的掌握. 下⾯主要从Python的⾓度来分析plotly的绘图原理及⽅法: ###安装plotly: 使⽤pip来安装plotly库,如果机器上没有pip,需要先进⾏pip的安装,这⾥
1.公式推导 对幂律分布公式: 对公式两边同时取以10为底的对数: 所以对于幂律公式,对X,Y取对数后,在坐标轴上为线性⽅程.
2.可视化 从图形上来说,幂律分布及其拟合效果: 对X轴与Y轴取以10为底的对数.效果上就是X轴上1与10,与10与100的距离是⼀样的. 对XY取双对数后,坐标轴上点可以很好⽤直线拟合.所以,判定数据是否符合幂律分布,只需要对XY取双对数,判断能否⽤⼀个直线很好拟合就⾏.常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平⽅和.R平⽅.
3.代码实现 #!/usr/bin/env

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198,我们将在24小时内删除。