一、主要技术:python、django、mysql、echarts、bootstrap、jquery、css、cookie、session等基本技术实现 *系统亮点1:python框架做毕设,做的人少!django开发便捷,容易毕业!!!* *系统亮点2:加入djan…
python中echarts Python中echarts图表绘制步骤 flask应用 1.应用echarts图表实例 1.导入echarts文件 2.动态改变数据 2.总结 1.应用echarts图表实例 echarts示例 1.导入echarts文件 这里有两种方式, 1.从本地读取 去echarts官网下载echarts文件。选用第三种方法。 可以根据自己需要选取添加模块,这里选默认的。 拉到...
1.前后端分离:前端只负责页面渲染,后端提供API负责数据输出 2.需要绘制成柱状图:绘制图表的第三方插件有很多,我们这里就选择百度开源的echarts,简单好用且功能强大 3.取举行会议最多的前20个地点:了解一点SQL知识的话就知道需要先要对地点字段进行group by,然后order by desc倒序,最后limit取前20 那么在Django中应...
3.数据清洗 用Navicat把数据导入到mysql数据库。Navicat安装教程看这里: 由于数据集有一亿多那么大,导入很慢,我只提取了4,000,000条数据进行分析,耗时大约20min。 3.1 选择子集。本数据集字段全部有效,跳过此步骤。 3.2 修改列名。导入时默认使用第一行数据作为列名,所以要改一下列名。 3.3 缺失值处理。经检查,...
先用python的request每秒获取接口数据,然后保存在mysql中,如下 importrequestsimportjsonimporttimeimportpymysql.cursors conn= pymysql.Connect(user='root', password='root', database='bi',charset="utf8") cursor=conn.cursor() url='https://www.xxx.com/market/depth?symbol=ethcny&type=step5'headers= ...
简介 基于Django+MySQL+Echarts的租房数据可视化系统通过连接数据库获取数据，具体可以看下方的过程展示。功能包括房租价格信息的对比，各地区房租房源的关系，各行政区域房源的用水用电对比。数据库的修改可以通过Navicat这个数据库操作软件进行修改。源码提供了制作好的租房数据库sql文件，只需要导入Navicat就可以实现可视化...
bar.render('北京各区Python职位占比柱状图.html')''' 前面写的是数据库的操作函数,其实可以封装成一个py文件,以后使用直接调用即可。 结果。: 我也分析了boss直聘网站的一些数据,类似于经验要求和学历要求等等,也可以自己分析想要的数据。 importpymysqlimportnumpy as npfrompyechartsimportBarfrompyechartsimport...
可视化是数据分析和数据展示中不可或缺的重要环节之一,而折线图是其中常见且实用的一种图表类型。在某些情况下,我们需要在同一张图上展示两组不同量级或不同类型的数据,这时候双轴折线图就派上了用场。本文将介绍如何使用Python中的ECharts库来绘制双轴折线图,帮助数据分析师和开发人员更好地展示数据、洞察趋势。
简介:本文介绍了一个基于Python的哔哩哔哩数据分析系统,该系统使用Flask框架、MySQL数据库、echarts数据可视化技术和Layui前端框架,旨在提取和分析哔哩哔哩用户行为数据,为平台运营和内容生产提供科学依据。 一、背景和意义 随着互联网和数字媒体行业的快速发展,视频网站作为重要的内容传播平台之一,用户量和内容丰富度呈现爆...