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1. 有哪些比较高级的数据可视化案例？
2. 如何用Python搭建一个网站？

有哪些比较高级的数据可视化案例？

作为多年浸淫数据可视化的分析师，我最欣赏的可视化分为两种：

一是足够经典的可视化，足以引领可视化历史的***；二是有着足够的技术支撑，代表现在数据分析可视化的最高水平。（可视化做的花里胡哨的，往往都是空架子）

1. 俄法战争

1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑率军攻占莫斯科的行军图，显示了军队规模的缩减。在顶端较粗的线代表了从波兰到莫斯科的行军规模变化。下方的细深色线则代表了撤退时的军队规模。线条的宽度代表了军队的规模，从400000大军缩减到了10000。底部线条是温度和时间刻度，而整个图形分布展示了行军距离。

2. 约翰·雪诺(John Snow)和霍乱案例

下方是约翰·雪诺的地图，展示了1854年伦敦霍乱爆发时的发病源头。线条代表街道。黑色的长条代表了所在街区死亡的人数。圆点代表抽水泵。特别注意在宽街 (Broad Street)上的抽水泵周围的死亡人数相对集中。雪诺用他的这幅地图佐证了他极富争议的理论：霍乱是由被污染的引用水传播开来的。当政府关闭了宽街上的水泵，霍乱的蔓延也平息了。引发霍乱的病菌最终由德国物理学家罗伯特·科赫(Robert Koch)在1883年分离出来。

3. 死亡原因极坐标图

弗洛伦斯·南丁格尔(Florence Nightingale)是一位著名的英国社会改革者和统计学家。她是皇家统计学会的第一位女性成员，是使用极坐标图的先驱。当向国会展示她的研究成果时，南丁格尔使用区块来解释克里米亚战争。她的区块显示了在1854到1856年间克里米亚战争中人们死亡的原因。

4. 地球

地图应该是最早形式的图表。下面的地图分别由马丁·瓦尔德泽米勒（Martin Waldseemüller）在1507年，亚伯拉罕·奥特柳斯（Abraham Ortelius）在1570年和伊曼纽尔-鲍文（EmanuelBowen）在1744年制作完成的。

国内很多数据可视化工具，都有实例可以去登录他们的平台去使用，我个人推荐一款：迪赛智慧数可视化互动平台，它里面的实例模板很丰富，一键***就可用使用只需要根据自己的数据进行相应修改就能行。

如何用python搭建一个网站？

Python搭建网站，利用现成的框架还是挺简单的。在这里举一个例子-利用Flask搭建一个网站。

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask创建一个应用很简单，只需要一行代码就可以创建一个应用。一个最小的应用看起来像这样:

直接执行python hello.py，就可以看到页面就可以访问了，这只是官方给出的一个示例，方便学习。

所有 Flask 程序都必须创建一个程序实例。 Web 服务器使用一种名为 Web 服务器***接口（Web Server Gateway Interface， WSGI）的协议，把接收自客户端的所有请求都转交给这个对象处理。程序实例是 Flask 类的对象，经常使用下述代码创建：

Flask 类的构造函数只有一个必须指定的参数，即程序主模块或包的名字。在大多数程序中， Python 的 __name__ 变量就是所需的值。

客户端（例如 Web 浏览器）把请求发送给 Web 服务器， Web 服务器再把请求发送给 Flask程序实例。程序实例需要知道对每个 URL 请求运行哪些代码，所以保存了一个 URL 到Python 函数的映射关系。处理 URL 和函数之间关系的程序称为路由。在 Flask 程序中定义路由的最简便方式，是使用程序实例提供的 app.route 修饰器，把修饰的函数注册为路由。下面的例子说明了如何使用这个修饰器声明路由：

index() 函数注册为程序根地址的处理程序。如果部署程序的服务器域名为 www.example.com，在浏览器中访问 后， 会触发服务器执行 index() 函数。这个函数的返回值称为响应，是客户端接收到的内容。如果客户端是 Web 浏览器， 响应就是显示给用户查看的文档。

到此，以上就是小编对于网站类型案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于网站类型案例的2点解答对大家有用。