介绍 import pandas as pd
得到bokeh.plotting import 图
得到bokeh.io import output_file,显示
时间=csv_file & # 39; points.csv& # 39;
时间=data pd.read_csv (csv_file)=TOOLS & # 39;盘旋,十字丝,锅,wheel_zoom, box_zoom,重置,保存,box_select& # 39;
picture =,图(=1000,宽度,高度=400,,工具=工具)
picture.line(数据(& # 39;订单# 39;],,数据(& # 39;价值# 39;],,颜色=& # 39;蓝# 39;,,α=0.5)
output_file (& # 39; waveform.html& # 39;,, title=& # 39;波形# 39;)
显示(图) def 波形(请求):
时间=csv_file 才能;& # 39;your 文件# 39;
时间=data 才能;pd.read_csv (csv_file),
TOOLS =,才能“悬停,十字丝,锅,wheel_zoom, box_zoom,重置,保存,box_select"
picture 才能=,图(=1200,宽度,高度=400,,工具=工具),
picture.line才能(数据(& # 39;订单# 39;],,数据(& # 39;价值# 39;],,颜色=& # 39;蓝# 39;,,α=0.5)
脚本,才能,div =,组件(图片,,CDN)
return 才能;渲染(请求,,& # 39;waveform.html& # 39;,,{& # 39;脚本# 39;:,脚本,,& # 39;div # 39;:, div}) {%, load static %}
& lt; ! DOCTYPE html>
& lt; html lang=癳n"祝辞
& lt; head>
& lt;才能meta charset=癠TF-8"比;
& lt;才能title> Experiment with Bokeh
& lt;才能link “{%静态bokeh-0.12.4.min href=https://www.yisu.com/zixun/ss %}”rel="样式表" type=" text/css ">
<链接的href="{%静态bokeh-widgets-0.12.4.min。css %}”rel="样式表" type=" text/css ">
这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在Django中使用散景实现数据可视化,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
<强> 1。波形图
这里绘制一个包含了数千个数据点的信号波形图,绘制方法和Matlab如出一辙。学习成本为零。
点。csv中包含了2048个点。上面这段脚本是直接生成了一个html文件,显示(图)语句打开了这个html文件。效果如下:
右侧的工具栏是通过工具=& # 39;盘旋,十字丝,锅,wheel_zoom, box_zoom,重置,保存,box_select& # 39;设置的。包含了常见的一些功能,包括缩放,保存,重置等等。由于简书的减价不支持直接插入div块和js脚本,所以只能截取一个图放在这里,不能体验到右侧的工具栏的使用感受。
<强> 2。集成到Django中
上面的例子是直接生成了一个html文件,但在正常的使用中,只应该生成对应的div和js就行了。
在Django的观点。py中,定义一个视图。
这样就把对应的模板的波形。html中:
