❶ Python Django框架，如何通过某一工具获取数据库数据，然后绘图，将可视化成果展现在搭建好的WEB页面上
怎么获取数据库数据属于Django ORM部分的基础知识，请看Django官网教程，如果看不懂英文可以看自强学堂的Model部分教程，虽然远不如官网详尽，至少能让你知道ORM是什么、怎么用。
怎么将数据可视化到页面上属于前端知识，和你的数据类型、数据量、展现形式、期望效果、选用的前端框架以及UI框架都有关系，问题太宽泛不好回答。
❷ 如何评价利用python制作数据采集,计算,可视化界面呢
先来设置两个url地址，第一个用于第一次访问，这样可以获得网站服务器发来的cookie，第二个网址是用于登陆的地址
引入两个模块，cookielib和urllib2
接着，我们安装一个cookie处理器，代码如下，这个代码很多人不太能读懂，其实你会用就可以了，他们就是这个固定的形式，顶多改改变量的名字。你复制下来以后自己用就可以了，用多了，你再去看代码的意义，你就都懂了。
然后我们先访问一下网站，获得一个cookie，你不用管这个cookie该怎么弄，前面设置的cookie处理器会自动处理。
接着，我们写一下postdata，也就是你要post的数据，因为我们打算登陆网站，所以postdata里肯定有用户名和密码，那么怎么知道该怎么写postdata呢？看你抓包得到的post数据。下面第一幅图是httpwatch抓包截图，点击postdata，看到post的数据，然后我们看第二幅图，就是python的写法。你自己感受一下。
写完postdata以后，我们 要将postdata转码一下，让服务器可以解读postdata数据
接着设置headers信息，headers也是抓包得到的。同样的方式，你去写header内的信息
然后我们通过request方法来登陆网站，并返回数据，返回的数据存储在request中
通过rulopen方法和read方法来读取数据，并打印出来。
我们看到输出的结果，这说明我们虽然正确的模拟了登陆网站需要的post信息，但是没有考虑到登陆网站是需要验证码的，后期我们会看到如何处理验证码，如果你拿这个教程去处理没有验证码的登陆问题，那么你现在已经成功了。
❸ python爬出来的数据怎么进行可视化
准确的来说是做统计数据的可视化，一般的数据可视化都是js生成的，这点跟后端语言没啥关系。R的最大优点就是有一些优秀的可视化包，比如ggplot2
❹ 如何使用python数据特征分析与可视化
如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。
❺ 如何使用python爬取数据并进行可视化显示
接下来都会这么写：
1.梳理思路
2.找数据
3.连数据
4.pandas xjb一顿操作
5.可视化
6.总结
❻ 已知股票数据，如何用Python绘制k线日对应数据
我没遇到过 只是自己写过
有点经验
先确定时间片
然后再把tick插入就行了
❼ Python 如何爬股票数据
现在都不用爬数据拉，很多量化平台能提供数据接口的服务。像比如基础金融数据，包括沪深A股行情数据，上市公司财务数据，场内基金数据，指数数据，期货数据以及宏观经济数据；或者Alpha特色因子，技术分析指标因子，股票tick数据以及网络因子数据这些数据都可以在JQData这种数据服务中找到的。
有的供应商还能提供level2的行情数据，不过这种比较贵，几万块一年吧