Django與pyecharts結合的例項程式碼
一、建立Application
轉到manage.py的同級目錄，執行：
py manage.py startapp NLP
在sitting.py中註冊該Application：
# Application definition #包含專案中啟用的所有Django應用 INSTALLED_APPS = [ 'polls.apps.PollsConfig',#將建立的polls新增到專案中 'NLP' 'django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles',]
二、編寫檢視
開啟系統生成的NLP資料夾，開啟檔案views.py，輸入如下程式碼，新建了一個名叫index的檢視
from django.http import HttpResponse
def index(request):
return HttpResponse("Hello,world. You're at the NLP index.")
三、編寫URLconf
1、為了使得編寫的index檢視有一個URL對映，在同級目錄下新建一個urls.py檔案，在其中輸入如下程式碼：
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('',views.index,name='index'),]path()函式的用法：
route（必須）
route 是一個匹配 URL 的準則（類似正則表示式）。當 Django 響應一個請求時，它會從 urlpatterns 的第一項開始，按順序依次匹配列表中的項，直到找到匹配的項。
view（必須）
當 Django 找到了一個匹配的準則，就會呼叫這個特定的檢視函式，並傳入一個HttpRequest 物件作為第一個引數，被“捕獲”的引數以關鍵字引數的形式傳入。
name（可選）
為 URL 取名能使你在 Django 的任意地方唯一地引用它，尤其是在模板中。這個有用的特性允許你只改一個檔案就能全域性地修改某個 URL 模式。
kwargs（可選）
任意個關鍵字引數可以作為一個字典傳遞給目標檢視函式.
2、在根URLconf中建立剛剛新建的NLP的urls模組，開啟mysit/urls.py，並在其urlpatterns模組中插入一個include()：
from django.contrib import admin
from django.urls import path,include
urlpatterns = [
path('admin/',admin.site.urls),path('NLP',include('NLP.urls')),#包含app NLP的所有url
]
函式 inclde()允許引用其它 URLconfs。每當 Django 遇到 :func：~django.urls.include 時，它會截斷與此項匹配的 URL 的部分,並將剩餘的字串傳送到 URLconf 以供進一步處理。
四、執行檢視
現在就可以看看效果了，執行：
py manage.py runserver
開啟本地站點檢視
補充知識：pyecharts多圖表同一頁顯示
視覺化是本人弱項，加強加強。。。。
顏控，喜歡pyecharts
今天跑回歸時，需要直觀的去看一下資料，奈何資料量太大，測試集有將近2萬條資料，一張圖無法完成的情況下，查了一下pyechart多圖表顯示問題
pyechart提供了一個介面Page，只需要呼叫方法add("待新增圖表名")即可
以下為官方提供的介面呼叫示例：
from pyecharts import Page,Line,Bar
page = Page()
line = Line('Demo Line')
# ... Add data to line
page.add_chart(line,name='line')
bar = Bar('Demo kline')
# ... Add data to bar
page.add_chart(bar)
本人例項：
from pyecharts import Page,Line
page = Page()
attr = list(range(1,(len(X_test)+1)))
v1 = list(y_test)
v2 = list(y_pred)
for i in range(0,2):
line = Line()
att = attr[100*i:100*(i+1)+1]
v_test = v1[100*i:100*(i+1)+1]
v_pred = v2[100*i:100*(i+1)+1]
line.add("實際",att,v_test,is_smooth=True)
line.add("預測",v_pred,is_smooth=True)
page.add_chart(line)
page
再次感嘆一下，有了pyecharts，媽媽再也不用擔心我不會畫圖了
以上這篇Django與pyecharts結合的例項程式碼就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。