m0_74879466 2024-04-18 12:17 采纳率: 73.4%
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django画echarts总价面积散点图怎么kmeans聚类

django不用orm画echarts总价面积散点图怎么kmeans聚类

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-18 12:18
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    引自免费微信小程序：皆我百晓生

    在Django中绘制ECharts总价面积散点图并进行KMeans聚类，首先确保你已经安装了必要的库，比如echarts-django（用于将ECharts图表集成到Django项目中）以及scikit-learn（用于实现KMeans聚类）。如果你还没有安装这些库，可以使用以下命令安装：

    pip install echarts-django scikit-learn

    接下来，我们将创建一个简单的视图函数，用于处理数据、执行KMeans聚类，并返回包含聚类结果的JSON格式数据。

    1. 首先，在你的app目录下创建一个名为charts的新文件夹，然后在这个文件夹里创建一个名为views.py的文件，内容如下：
    from django.shortcuts import render
import json
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

def scatter_cluster(request):
    # 假设你已经有了一个包含总价和面积的数据列表
    data = [
        {"总价": 200, "面积": 80},
        {"总价": 350, "面积": 120},
        # ... 更多数据 ...
    ]

    # 将数据转换为numpy数组，便于进行KMeans聚类
    X = np.array([[d['总价'], d['面积']] for d in data])

    # 初始化KMeans模型，这里我们设定聚类数量为3（可以根据实际情况调整）
    kmeans = KMeans(n_clusters=3)
    
    # 训练模型
    kmeans.fit(X)

    # 获取每个样本的聚类标签
    labels = kmeans.labels_

    # 创建一个新的包含聚类信息的数据列表
    clustered_data = [{"总价": row[0], "面积": row[1], "cluster": label} for row, label in zip(X, labels)]

    # 返回JSON响应
    return render(request, 'scatter_cluster.html', {'data': json.dumps(clustered_data)})
    1. 现在你需要创建一个HTML模板来显示ECharts图表。在你的app目录下创建一个名为templates的文件夹（如果尚未存在），并在其中创建一个名为scatter_cluster.html的文件，内容如下：
    <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>总价面积散点图</title>
    <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.4.0/echarts.min.js"></script>
    <style>
        #chart {
            width: 100%;
            height: 600px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div id="chart"></div>

    <script type="text/javascript">
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
        var option = {
            title: {
                text: '总价面积散点图'
            },
            xAxis: {
                type: 'value',
                name: '总价'
            },
            yAxis: {
                type: 'value',
                name: '面积'
            },
            series: [{
                type: 'scatter',
                symbolSize: function (val) {
                    return val[2] * 5; // 根据聚类标签调整符号大小
                },
                itemStyle: {
                    color: function (params) {
                        switch (params.data.cluster) {
                            case 0:
                                return 'red';
                            case 1:
                                return 'blue';
                            case 2:
                                return 'green';
                            default:
                                return '#ccc';
                        }
                    }
                },
                data: {{ data|safe }}
            }]
        };

        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

    这个模板加载了ECharts库，并根据传入的JSON数据创建了一个散点图。颜色和符号大小基于聚类标签进行区分。

    1. 最后，确保你在项目的urls.py中包含了对这个视图的路由设置。例如，在myproject/urls.py中添加以下内容：
    from django.urls import path
from . import charts

urlpatterns = [
    # ... 其他URL配置 ...
    path('scatter-cluster/', charts.scatter_cluster, name='scatter_cluster'),
]

    现在访问http://localhost:8000/scatter-cluster/（假设你使用的是默认的开发服务器端口），你应该能看到总价面积散点图，且不同颜色代表不同的KMeans聚类。你可以根据实际需求调整KMeans的簇数以及其他图表细节。

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