python echarts mysql_Django中从mysql数据库中获取数据传到echarts方式

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)

如下所示：

QueuedrecordRealTime.objects.filter(date_take__gte=datetime.datetime.now().date(),device=db.device,department__status=1,department__dept_name=dept_name).order_by("date_take")

检索条件里面加

date_take__gte=datetime.datetime.now().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 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', '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http://pyecharts.org/#/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