简介：今天，首席CTO Note将与您分享如何绘制有关Django的支柱图。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.我如何学习python？2。pycharm生成图3. Django可以使用Seaborn绘制图片4. Django开发图形问题5. Python可视化伪像 - 这里的Pyecharts图书馆整理了一条Python开发路线，可以根据此大纲安排，以安排学习计划?
第一阶段：专业核心基金会
里程碑：
1.熟悉Python的开发环境和编程的核心知识
2.熟练使用Python进行对象知识进行程序开发
3.在 - 深入了解python的核心库和组件中
4.熟练地将SQL语句应用于数据库常用操作
5.精通Linux操作系统命令和环境配置
6.精通MySQL和掌握高级数据库操作
7.能够全面地使用学到的知识来完成项目
知识点：
Python编程基金会，Python对象，Python Advanced Advanced，MySQL数据库，Linux操作系统。
1. Python编程基金会，语法规则，功能和参数，数据类型，模块和软件包，文件io，培养固体Python编程基本技能，同时熟练于Python核心对象和库的编程。
2. Python面对对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，对对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识以及项目中的技能深入了解。
3.班级的原理，金属质量的特殊方法，下行的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代，装饰，Untiment，Mock.in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in -in》。对象，Python大师的高级技术发展，并了解单元测试技术。
4.数据库知识，范式，MySQL配置，命令，构建仓库，数据库，数据添加，约束，视图，存储，函数，触发器，触发器，交易，光标，PDBC，在 - 深度了解数据库管理系统和数据库管理系统的一般知识中MySQLThe数据库的使用和管理。为Python开发的坚实基础。
5. Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户和权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为主流服务器操作系统，是每个开发工程师必须掌握的关键技术使用它熟练
第二阶段：Pythonweb开发
里程碑：
1.熟悉Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript和前端框架
2.在Web系统中对正面和后端交互过程和通信协议的深入了解中
3.熟练使用Web前端和Django等主流框架来完成Web系统开发
4.在 - 深入了解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON和其他知识中
5.能够利用学到的知识来开发迷你网络框架来掌握实施框架的原则
6.使用网络开发框架实现穿透项目
知识点：
Web前端编程，Web Front -End Advanced，Django开发框架，烧瓶开发框架，Web开发项目。
1.网页元素，布局，CSS样式，框模型，JavaScript，jQuery和Bootstrap Master Front -End Development Technology，Master jQuery和Bootstrap Front -End开发框架，并完成页面布局和美化。
2.前端开发框架VUE，JSON数据，网络通信协议，Web服务器和前端 - 对VUE框架的交互式使用，在对HTTP网络协议的深度了解中，熟练使用Swagger，Ajax技术来实现前线 -结束相互作用。
3.自定义Web开发框架，DJANGO框架的基本用途，模型属性和背面配置，cookie and session，模板模板，ORM数据模型，REDIS第二级缓存，RESTFEL，RESTFEL，MVC MASTER MASTER API在Django Framework，django Framework，集成前端技术，开发完整的Web系统和框架。
迁移扩展程序包烧瓶移民，电子邮件扩展包瓶填充。烧瓶框架的常用API类似于Django框架，并且可以独立开发完整的Web系统开发。
第三阶段：爬行动物和数据分析
里程碑：
1.熟悉爬网和通用网络包装工具的使用，可以分析HTTP和HTTPS协议的包装包
2.熟悉各种常见的Web结构分析库，以分析和提取捕获的结果
3.熟悉各种常见的反捕获机制和响应策略，并可以处理常见的反捕获措施
4.熟练使用商业爬网框架纸巾编写大型网络爬网，以分布式内容以爬网
5.熟悉数据分析相关的概念和工作流程
6.熟悉主流数据分析工具的使用numpy，pandas和matplotlib
7.熟悉数据清洁，排序，格式转换，数据分析报告写作
8.能够全面地使用douban.com电影评论数据并完成数据分析整个过程项目的实际战斗
知识点：
Numpy，数据分析，数据分析，数据分析。
1.疯狂的攀登原则，攀岩过程，页面解析工具LXML，美丽的群体，正则表达，代理泳池写作和建筑，常见的反捕获措施和解决方案，爬行框架结构，商业爬网框架，基于Crawling Crawlerstake，分析和理解在原则上，网站数据攀登过程和网络协议，掌握了网页分析工具的使用，可以灵活地应对大多数网站的反访问策略，具有独立写入以完成爬行动物框架的能力，并应用大型 -缩放商业爬行动物框架编写分布式爬行者的能力。
2. NDARRAY数据结构特征在numpy，由Numpy，自我阵列创建方法支持的数据类型，算术运算符，矩阵Velvery，自我还原和自我还原，通用功能和聚合功能，切片索引，ndarray矢量化和广播机制，广播机制，广播机制，熟悉Numpy的共同用途，Numpy是三种主要武器之一，熟悉NDARAY数据结构的特征和共同操作，并掌握了Ndarray阵列的操作，索引和矩阵操作，以实现不同维度。
3.熊猫中的三个主要数据结构，包括数据框架，系列和索引对象的基本概念和用途，索引对象的索引，算术和数据对准方法的替换和删除，数据清洁，数据规律性，结构转换，结构转换，结构转换，结构性转换，熟悉数据分析的三个三指熊猫的共同使用，其中一种是伟大的武器之一，熟悉熊猫中三个主要的数据对象的使用，并且可以使用熊猫来完成最重要的数据清洁，格式转换和数据法规，Pandas的阅读和熊猫的操作方法。
4. Matplotlib三层结构系统，各种普通图类型类型折叠图，列形图，累积的柱图，蛋糕图，图例，文本，标记线，视觉文件保存，熟悉三个主要数据工具之一熟悉matplotlib的三个层状结构的Matplotlib的分析可以熟练使用Matplotlib绘制各种常见数据分析图表。和预测，共享自行车用户组中数据分析的数据分析以及全球幸福指数数据分析。
第四阶段：机器学习和人工智能
里程碑：
1.了解与机器学习有关的基本概念和系统处理过程
2.可以熟练地应用各种普通的机器学习模型来解决监督和学习的问题以及非赛教学习和测试，并解决回归和分类的问题
3.熟悉常见分类算法和回归算法模型，例如KNN，决策树，随机森林，K-均等。
4.掌握用于图像识别，自然语言识别问题的卷积神经网络的处理方法，并熟悉深度学习框架TF中的张力，会话，梯度优化模型，等等。
5.掌握深度学习卷积神经网络的操作机制，可以自定义传统的深度学习实践项目，例如卷积层，合并层和足球俱乐部层，以完成图像识别，手写字体识别和验证代码识别。
知识点：
1.机器学习经常算法，使用Sklearn数据集，字典特征提取，文本特征提取，标准化，标准化，数据主要组件分析PCA，KNN算法，决策树模型，随机森林，线性回归和逻辑回归模型和逻辑回归模型和逻辑回归模型和逻辑回归模型Algorithm.miliar熟悉机器学习的基本概念，精通机器学习的基本工作流程，熟悉特征工程，并且可以使用各种常见的机器学习算法模型来求解分类，回归，聚类和聚类和聚类和聚类和其他问题。
2.与TensorFlow，TF数据流图，会话，张板，张板可视化，潮汐修改，TF文件读数，TensorFlow PlaceRound使用，神经网络结构，卷积计算，激活功能计算，池层设计，掌握差异，在机器学习和深度学习之前练习，要熟练深入学习的基本工作流程，熟练精通神经网络的结构和特征，掌握张力，地图结构，操作对象等的使用，熟悉输入层，卷积层的设计，合并层和完整的连接层，完成了共同的深度学习项目，例如验证代码识别，图像识别和手写输入识别。
生成图在“设置”窗口中，找到“ Python Scientific”以删除正确的候选框中的钩子标志。重新组织后，您可以在“图形”窗口中输出图表。
主要信息：
Pycharm是一种具有一组工具的Python IDE，可以帮助用户在开发Python语言时提高其效率IDE提供了一些高级功能，以支持Django框架下的专业网络开发。
Pycharm是Jetbrains创建的Python IDE。VS2010重建插头的重量是Jetbrains的手。在同时支持Google App Engine时，Pycharm支持Ironpython。在支持高级代码分析程序的支持下，这些功能使Pycharm成为Python Profiferal Developers的强大工具，并且只是Python Profiferate Developers，并且只是创业人员。
Django是一个网络框架，Seaborn与Matplotlib绘图软件包相似。
您可以使用matplotlib，没有书。请学习它。我在几个小时内了解它。它足以拥有它。Common方法可以按照您自己的习惯进行包装。这更方便。
此外，excel也可以。还可以使用R-Project，这是绘制的好方法。当然，SPSS，SAS也可以使用。
从当今的头条新闻中无意间看到的一篇文章可以生成简单的图表。据说一些大数据开发人员通常也使用类似的图表库。毕竟，准备好制作，只是变换，谁会自己制作轮子。
什么是Pyecharts？
PyeCharts是一个用于生成echarts Chartss.echarts的类库。Echarts是一个可视化的BAIDU开源JS库的数据。Echarts生成的可视化效果非常好。PyeCharts与Python进行对接，以促进直接在Python中使用数据生成图。使用Pyecharts可以生成独立的网页，或者也可以在Blask和Django中集成。
安装很简单：PIP安装Pyecharts
如果您需要使用Jupyter笔记本显示图表，则只需要调用您的实例，同时与Jupyter Notebook环境兼容与Python2和Python3。使用浏览器不应太强大。
请参阅Pyecharts的官方文件：
首先绘制第一张图表
使用Jupyter笔记本显示图表，只需调用您自己的实例
add（）的主要方法，用于添加图表数据并设置各种配置项目
Render（）默认值以在根目录中生成Render.html文件，并使用浏览器打开该文件。
主题
从0.5.2+开始，Pyecharts支持更换主颜色系统
使用PYECHARTS-SNAPSHOT插件
如果要将图片直接保存到PNG，PDF，GIF格式，则可以使用Pyecharts -snapshot.use此插头-in，请确保在系统上安装了NodeJS环境。
安装phantomjs $ npm install -G phantomjs -prebuilt
安装Pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
渲染方法bar.render（path ='snapshot.png'）文件的结尾可以为svg/jpeg/png/pdf/gif.please。请注意，当您初始化bar时，SVG文件需要设置renderr ='svg'。
图形绘图过程
基本上，所有图表类型都是这样绘制的：
Chart_name = type（）初始化特定类型图表。
添加（）添加数据和配置项目。
Render（）生成本地文件（HTML/SVG/JPEG/PNG/PDF/GIF）。
add（）数据通常是两个列表（相同的长度）。如果您的数据是字典或具有元-group的字典，则可以通过cast（）方法转换。
多次显示图表
从v0.4.0+开始，PyeCharts重建了渲染和提高效率的内部逻辑。建议使用以下方式显示多个图表。如果是numpy或Pandas，您可以参考此示例
当然，您还可以使用酷的方式使用Jupyter笔记本显示图表。
注意：从v0.1.9.2开始，废弃的render_notebook（）方法现在采用了一种更加柔软的方法。直接调用您的实例。
这样的
仍然有这个
如果使用自定义类，只需调用自定义类示例
图表配置
图形初始化
通用配置项目
Xyaxis：平面右角坐标系中的X和Y轴。
Datazoom：数据室组件用于区域缩放，以便它们可以自由注意详细信息的数据信息或整体概述数据，或删除分离点的影响（线，bar，bar，bar，sctive，sctive，sctive -scatter，kline，kline， 箱形图）
图例：传奇组件。图形组件显示不同的串联标记（符号），颜色和名称。您可以通过单击传说来控制哪些序列。
标签：图形上的文本标签可用于解释图形的一些数据信息，例如值，名称等。
Linestyle：带线图的行的样式选项（线，极性，雷达，图形，并行）
grid3d：3D笛卡尔坐标组配置项，适用于3D图形。（BAR3D，LINE3D，STACTS3D）
AXIS3D：3D Descartes坐标X，Y，Z轴配置项目，适用于3D图形。（BAR3D，LINE3D，STACK3D）
VisualMap：这是一个视觉映射组件，用于执行“视觉编码”，即数据映射到视觉元素（可视通道）
MarklineMarkPoint：用于标记特殊数据的图形标记组件，有两种类型：标签线和标记点。（bar，line，kline）
工具提示：提示框组件，移动或单击鼠标时会弹出数据内容
工具箱：正确的实用工具箱
图表详细
栏（列图/条形图）
BAR3D（3D支柱图）
Boxplot（框图）
效果散发器（带有连锁特殊效果动画的散射点）
漏斗（漏斗地图）
仪表（仪表板）
地理（地理坐标系）
Geolines（地理坐标系统线图）
图（关系图）
热图（加热）
Kline/Candlestick（K-线图）
线（折叠线/区域地图）
LINE3D（3D折叠线）
液体（水球图）
地图（地图）
平行（并行坐标系）
派（蛋糕图片））
极性（极性坐标）
雷达（雷达图）
桑基（sanketu）
散射（散射点图）
散点3D（3D散射点图）
主题（主题河地图）
Treemap（矩形树地图）
WordCloud（CI云地图）
风俗
网格类：并行显示的多个图片
重叠类：与不同类型结合
页面类：同一网页显示多个图片
时间轴类：提供时间轴旋转的多张图片
统一风格
注意：在Pyecharts v0.3.2之后，Pyecharts将不再带上地图JS文件。如果用户需要使用地图图表，则可以安装相应的地图文件包。
地图文件分为三个python软件包，它们是::
全球国家地图：
Echarts-countries pypkg
中国省级地图：
Echarts-China-Provincess-Pypkg
中国市政地图：
Echarts-China Cities-Pypkg
使用Python的PIP直接安装
但是，每个人都必须在此处注意，在安装地图包装后，请确保重新启动Jupyter笔记本电脑，否则将无法显示地图。
显示如下：
总而言之，这是一个非常强大的视觉库，可以集成到烧瓶和Django开发中。它也可以在数据分析期间单独使用。这确实是家庭旅行的必不可少的工件。
结论：以上是首席CTO注释给所有人提出的Django的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。