


Fehlerbehebung und Lösung des Problems fehlender Daten von Django und Echarts
Dieser Artikel analysiert ein Problem der fehlenden Datenpunkte, die beim Zeichnen von Streudiagrammen mit Django und Echarts auftreten: Die Grafikkoordinatenachsen werden normal angezeigt, die Datenpunkte fehlen jedoch.
Die Hauptursache des Problems liegt in der Kombination der Datenverarbeitung und der Echarts -Konfiguration. Das Backend (View.py) hat erfolgreich Assoziationsregeldaten generiert und sie im JSON-Format an die Front-End-Vorlage (curse.html) übergeben. Die Front-End-Codefehler beim Konvertieren von JSON-Daten in das akzeptable Format, wodurch das Streudiagramm nicht korrekt angezeigt wird.
Im Front-End-JavaScript-Code wird bubbledata
Array korrekt generiert, einschließlich Unterstützung, Vertrauen, Verbesserung und anderen Informationen. xaxisdata
und yaxisdata
speichern Unterstützung und Vertrauensdaten. Das Problem ist jedoch die min
und max
-Werteinstellungen von xAxis
und yAxis
. Der Code kann das feste xAxis.min: 0, xaxis.max: 0.1
und yaxis.min: 0, yaxis.max: 1
voreinstellen. Wenn sich die Daten in diesem Bereich befinden, wird die Grafik normal angezeigt. Außerhalb dieses Bereichs (zum Beispiel übersteigt die Unterstützung 0,1) werden die Datenpunkte beschnitten, was zu fehlenden Anzeigen führt.
Lösung: Stellen Sie xAxis.max
und yAxis.max
dynamisch an den Bereich aller Datenpunkte ein. Dynamisch gemäß den maximalen Werten von xaxisdata
und yaxisdata
eingestellt:
lass xaxismax = math.max (... xaxisData); lass yaxismax = math.max (... yaxisdata); var option = { // ... Andere Konfigurationen xaxis: { Name: 'Support', min: 0, max: xaxismax * 1.1, // 10% Pufferung hinzufügen // ... }, yaxis: { Name: 'Vertrauen', min: 0, max: yaxismax * 1.1, // 10% Puffer hinzufügen // ... }, // ... andere Konfiguration};
Stellen Sie sicher, dass alle Datenpunkte innerhalb des Diagramms -Achsenbereichs dynamisch den Maximalwert und die Einstellung xAxis.max
und yAxis.max
berechnen, um das Problem der fehlenden Daten zu lösen. * 1.1
Koeffizienten können angepasst werden, sodass geeignete visuelle Speicherplätze bleiben. Wenn das Problem bestehen bleibt, prüfen Sie, ob der Inhalt des bubbledata
-Arrays korrekt ist. Wenn die Browserkonsole eine Fehlermeldung vorliegt, und den Datentyp sorgfältig überprüfen, um sicherzustellen, dass die Unterstützung und das Vertrauen numerische Typen sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDjango Echarts -Streudiagrammdaten fehlen: Wie kann der Achsenbereich dynamisch angepasst werden, um das Problem der Datenpunktanzeige zu lösen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

Inpython, eine "Liste" iSaverSatile, mutablesquencethatcanholdmixedDatatypes, während "Array" iSamorememory-effizientes, homogenoussequencequiringelementementsOfthesametype.1) ListareidealfordVeredatastorageAndmanipulationDuetothisiflexflexibilität

PythonlistsandArraysarBothmus.1) listsareflexiBleDsupportheterogenDatabUtarelessMemoryeffizient.2) Arraysaremoremory-effizientforhomogenousDatAbutLessvertile, das KorrectTypecodusagetoavoidoVoidERRors erfordert.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.


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