一、框架概述
框架(Framework)是软件开发的规范和标准,它提供了一系列的组件和工具,帮助开发者快速构建应用。网站图表制作领域,框架同样发挥着重要作用。常见的图表框架有EChart、Highchart、Chart.j。
二、框架的优势
1, 提高效率框架提供了一套完整的图表制作流程,开发者只需关注数据和图表展示,无需重复编写底层代码,从而大大提高制作效率。
2, 丰富的图表类型框架支持多种图表类型,如柱状图、折线图、饼图、地图,满足不同场景下的展示需求。
3, 美观性框架内置丰富的主题和样式,开发者需求自定义图表样式,使图表具视觉冲击力。
4, 易于扩展框架良好的扩展性,开发者自定义图表组件,满足个性化需求。
5, 兼容性强框架支持多种前端技术,如HTML、CSS、JavaScript,方便开发者与其他前端组件协同工作。
三、框架制作网站图表的步骤
1, 选择合适的框架项目需求和自身技能,选择合适的图表框架。EChart适合大数据视化,Highchart适合商业图表,Chart.j适合简单图表。
2, 准备数据收集和数据,数据准确、完整。数据来源是数据库、API接口或手动录入。
3, 配置框架HTML文件中引入框架的CSS和JavaScript文件,并需求配置图表参数,如标题、坐标轴、图例。
4, 绘制图表用框架提供的API,再再将数据渲染成图表。用EChart绘制柱状图,代码如下
```javacript
var myChart = echart.in(document.getElementById('main'));
var option = {
tle: {
text: '柱状图示例'
},
tooltip: {},
xAxi: {
data: [\
框架图表怎么做
框架图表做法如下
工具联想笔记本电脑e460、Window10系统、Excel。
1、打开一个空白的EXCEL表格。
2、点击菜单栏上的“插入”视图中的“SmartArt"。
3、打开的对话框的左侧选择”层次结构“,右边选择合适的图形样式。
4、表格里出现刚才选定的框架样式。
5、点击修改框架图里的文字内容。
6、选中框架图中的图文框,复制和删除其结构。
如何Excel2010中添加数据的框架图图表
电脑版Excel2010软件被很多人用,用来编辑数据,为了使数据看加清晰明了,想要添加框架图图表,却不知道如何添加,那么小编来为大家一下吧。
具体如下
1,步,双击或者右击打开Excel2010软件,接着数据一些数据。
2,第二步,再再将输入的数据选中。
3,第三步,点击页面顶部的插入选项。
4,第四步,来到下图所示的插入菜单后,点击其他图表下面的下拉箭头。
5,第五步,下图所示的其他图表弹出窗口中,点击红框中的框架图选项。
6.第六步,我们看到如下图所示的页面,成功添加了框架图图表,接着点击文档空白处。
7.第七步,下图所示的页面中,看到成功为数据添加了框架图图表。
django如何绘制图表(django 图表)
本篇首席CTO笔记来给大家有关django如何绘制图表以及django图表的相关内容,希望对大家有所帮助,一看看吧。
目录一览
1、如何python读数据库数据并已图表形式呈现2、django做网页能画图表吗3、请问怎么学习Python?4、python数据视化--视化概述5、怎么用django+j做动态图6、pycharm生成图哪里如何python读数据库数据并已图表形式呈现你要知道如何视图里渲染模板,得要看你用的是什么数据库,以及你用django的orm。
拿myql为例,你只从现有数据库中查询数据并显示,那么用MySQLdb模块即,查询出来的数据和模板进行渲染,之后返回渲染后的模板对象即。
django做网页能画图表吗图表属前端的东西,后台提供数据行。
也是说图表显示,是前端JS框架做的。跟具体的后端用什么语言没有关系。
请问怎么学习Python?
这里整理了一份Python开发的学习路线,按照这份大纲来安排学习计划~
阶段专业核心基础
阶段目标
1,熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2,熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3,对Python的核心库和组件有深入理解
4,熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5,熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6.熟练用MySQL,掌握数据库高级操作
7.能运用所学知识完成项目
知识点
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础,语法规则,函数与参数,数据类型,模块与包,文件IO,培养扎实的Python编程功,对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象,核心对象,异常处理,多线程,网络编程,深入理解面向对象编程,异常处理机制,多线程原理,网络协议知识,并熟练运用于项目中。
3、类的原理,MetaCla,下划线的特殊方法,递归,魔术方法,反射,迭代器,装饰器,UnTet,Mock。深入理解面向对象底层原理,掌握Python开发高级进阶技术,理解单元测试技术。
4、数据库知识,范式,MySQL配置,命令,建库建表,数据的增删改查,约束,视图,存储,函数,触发器,事务,游标,PDBC,深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置,文件目录操作,VI命令,管理,用户与权限,环境配置,Docker,Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统,是每一个开发工程师掌握的重点技术,并且熟练运用。
第二阶段PythonWEB开发
阶段目标
1,熟练掌握Web前端开发技术,HTML,CSS,JavaScript及前端框架
2,深入理解Web系统中的前后端交互与通信协议
3,熟练运用Web前端和Django和Flak主流框架完成Web系统开发
4,深入理解网络协议,分布式,PDBC,AJAX,JSON知识
5,运用所学知识开发一个MiniWeb框架,掌握框架实现原理
6.用Web开发框架实现贯穿项目
知识点
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flak开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素,布局,CSS样式,盒模型,JavaScript,JQuery与Boottrap掌握前端开发技术,掌握JQuery与BootStrap前端开发框架,完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue,JSON数据,网络通信协议,Web服务器与前端交互熟练用Vue框架,深入理解HTTP网络协议,熟练用Swagger,AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架,Django框架的用,Model属性及后端配置,Cookie与Seion,模板Template,ORM数据模型,Redi二级缓存,RESTful,MVC模型掌握Django框架常用API,整合前端技术,开发完整的WEB系统和框架。
4、Flak安装配置,App对象的初始化和配置,视图函数的路由,Requet对象,Abort函数,自定义错误,视图函数的返回值,Flak上下文和请求钩子,模板,数据库扩展包Flak-Sqlalchemy,数据库迁移扩展包Flak-Migrate,邮件扩展包Flak-Mail。掌握Flak框架的常用API,与Django框架的异同,并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段爬虫与数据
阶段目标
1,熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具用,对HTTP及HTTPS协议进行抓包
2,熟练掌握各种常见的网页结构库对抓取结果进行和提取
3,熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略,针对常见的反爬措施进行处理
4,熟练用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5,熟练掌握数据相关概念及工作流程
6.熟练掌握主流数据工具Numpy、Panda和Matplotlib的用
7.熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据报告编写
8.利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据全流程项目实战
知识点
网络爬虫开发、数据之Numpy、数据之Panda。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面工具LXML,Beautifulfoup,正则表达式,代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy,基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的和了解,掌握网页工具的用,灵活应对大部分网站的反爬策略,具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制,熟悉数据三大利器之一Numpy的常见用,熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作,掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算操作。
3、Panda里面的三大数据结构,Dataframe、Serie和Index对象的概念和用,索引对象的换及删除索引、算术和数据对齐方法,数据清洗和数据规整、结构转换,熟悉数据三大利器之一Panda的常见用,熟悉Panda中三大数据对象的用方法,用Panda完成数据中重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Panda对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、视化文件的保存,熟悉数据三大利器之一Matplotlib的常见用,熟悉Matplotlib的三层结构,熟练用Matplotlib绘制各种常见的数据图表。利用课程中所讲的各种数据和视化工具完成股票市场数据和预测、共享单车用户里数据、全球幸福指数数据项目的全程实战。
第四阶段机器学习与人工智能
阶段目标
1,理解机器学习相关的概念及系统处理流程
2,熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题,解决回归、分类问题
3,熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型,如KNN、决策树、随机森林、K-Mean
4,掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式,熟悉深度学习框架TF里面的张量、话、梯度优化模型
5,掌握深度学习卷积神经网络运行机制,自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别常规深度学习实战项目
知识点
1、机器学习常见算法、klearn数据集的用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念,熟练掌握机器学习工作流程,熟悉特征工程、用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类问题。
2、Tenorflow相关的概念,TF数据流图、话、张量、tenorboard视化、张量修改、TF文件读取、tenorflow playround用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计,掌握机器学习和深度学习的区别和练习,熟练掌握深度学习工作流程,熟练掌握神经网络的结构层次及特点,掌握张量、图结构、OP对象的用,熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计,完成验证码识别、图像识别、手写输入识别常见深度学习项目全程实战。
python数据视化--视化概述数据视化是python常见的应用领域之一,数据视化是借助图形化的手段再再将一组数据以图形的形式表达出来,并利用数据和开发工具发现其中未知信息的数据处理。
学术界有一句话广为流传,A picture worth thouand word,是一图值千言。课堂上,我经常举的例子是大家刷朋友圈的时候看到有人转发一篇题目很吸引人的时,我们都点击进去,前几段话很认真地看,很长的时候后面一目十行,失去阅读的兴趣。
再再将数据、表格和文字内容用图表的形式表达出来,既能提高读者阅读的兴趣,还能直观表达想要表达的内容。
python视化库有很多,下面列举几个常用的一下。
matplotlib
它是python众多数据视化库的鼻祖,也是基础的底层数据视化第三方库,语言风格简单、易懂,适合初学者入门学习。
eaborn
Seaborn是matplotlib的基础上进行了高级的API封装,从而使得作图加容易,大多数下用eaborn能做出很吸引力的图,而用matplotlib能制作多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
pyechart
pyechart是一款再再将python与echart结合的强大的数据视化工具,生成的图表精巧,交互性良好,轻松集成至 Flak,Sanic,Django主流 Web框架,得到众多开发者的认。
bokeh
bokeh是一个面向web浏览器的交互式视化库,它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造,并大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。
python这些视化库便捷、高效地生成丰富多彩的图表,下面列举一些常见的图表。
柱形图
条形图
坡度图
南丁格尔玫瑰图
雷达图
词云图
散点图
高线图
瀑布图
相关系数图
散点曲线图
直方图
箱形图
核密度估计图
折线图
面积图
日历图
饼图
圆环图
马赛克图
华夫饼图
还有地理空间型其它图表,不一一列举了,下节开始我们先学习matplotlib这个常用的视化库。
怎么用django+j做动态图j绘制图跟你后台用什麽框架无关,只针对你后台返回的数据进行绘制.
而言都是用canva恶耻的ie9的版本我的解决办法是:excanva.j
还有是是用:uupaa-excanva.j。
pycharm生成图哪里生成图Setting窗口,找到“Python Scientific”,去除右边候选框中的勾号。?重新运行后“figure”窗口输出图了。
信息
PyCharm是Python?IDE,带有一整套用户用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。
PyCharm是由JetBrain打造的一款Python IDE,VS2010的重构插件Reharper是出自JetBrain之手。支持Google App Engine,PyCharm支持IronPython。这些功能先进代码程序的支持下,使 PyCharm成为 Python专业开发人员和刚起步人员用的有力工具。