プロジェクトの1.1の機能と特長完了
（1）機能：2016から2018三つの異なるスコア通常もちろん、期間、データ分析および洗浄の終わり、適切な最終のヒストグラム、折れ線グラフ、円グラフなど、およびレンダリングされたウェブページ上に表示
（2）特徴：チャートは明らかに一目で最高スコア、最低スコア、平均スコアを見ることが、低すぎる異なるスコアを表示することができ、プレゼンテーションがすぐにマッピングすることができますを通じて1は、すぐに彼らが望む情報を入手して、チャートを観察することができます彼のクラスとの点数差を見つけ、明らかに私たちは、マスタークラスに点数差を持っていました。
第二に、各モジュールの詳細な説明（名前、機能、操作テーマ、キーソースコード）
（1）：データのクリーニング
self.data = xlrd.open_workbook（FILEDATA）
テーブルのテーブル= self.data.sheet_by_index（0）＃2016取得
NROWS = table.nrows＃行数を取得します。
ncolsの= table.ncols＃列の合計数を取得します
ゼロ= table.col_values（0）＃GET最初の列の値
1 = table.col_values（1）
2 = table.col_values（2）
3 = table.col_values（3）
5 = table.col_values（4）＃GET第4列の値
zero.pop（0）＃は、最初の行を削除します
one.pop（0）＃2行目から削除します
two.pop（0）＃三行除去
three.pop（0）＃4行除去
（0）five.pop＃5番目の行を削除
ゼロで私がのために：
私ではないself.class_listであれば：
self.class_list.append（I）
LIST1 = []
範囲のE（0、lenの（ゼロ））のために：
#print（ZERO1 [E]、five1 [E]）
5 [E] = '不在\ XA0' もし!:
list1.append（ゼロ[E]）
list1.append（1 [E]）
list1.append（2 [E]）
list1.append（3 [E]）
list1.append（5 [E]）
self.data2016_list1.append（リスト1）＃2016フォームは、すべてのデータ[[クラス、性別、平時、期間、総合評価]]、リストセットリストを堆積させる必要があります
LIST1 = []
2017年に得られた表= self.data.sheet_by_index（1）＃
NROWS = table.nrows＃行数を取得します。
ncolsの= table.ncols＃列の合計数を取得します
ZERO1 = table.col_values（0）＃最初の列の値を取得します
one1 = table.col_values（1）
two1 = table.col_values（2）
three1 = table.col_values（3）
five1 = table.col_values（4）＃4番目のカラムの値を取得します
zero1.pop（0）＃は、最初の行を削除します
one1.pop（0）＃2行目から削除します
two1.pop（0）＃三行除去
three1.pop（0）＃4行除去
（0）five1.pop＃5番目の行を削除
ZERO1で私がのために：
私ではないself.class_list1であれば：
self.class_list1.append（I）
範囲のE（0、lenの（ZERO1））のために：
[E] = '不在\ XA0' !: five1場合
list1.append（ZERO1 [E]）
list1.append（one1 [E]）
list1.append（two1 [E]）
list1.append（three1 [E]）
list1.append（five1 [E]）
self.data2017_list1.append（リスト1）
LIST1 = []
表= self.data.sheet_by_index（2）＃2018表で取得します
NROWS = table.nrows＃行数を取得します。
ncolsの= table.ncols＃列の合計数を取得します
ZERO2 = table.col_values（0）＃最初の列の値を取得します
one2 = table.col_values（1）
two2 = table.col_values（2）
three2 = table.col_values（3）
five2 = table.col_values（4）＃4番目のカラムの値を取得します
zero2.pop（0）＃は、最初の行を削除します
one2.pop（0）＃2行目から削除します
two2.pop（0）＃三行除去
three2.pop（0）＃4行除去
（0）five2.pop＃5番目の行を削除
ZERO2で私がのために：
私ではないself.class_list2であれば：
self.class_list2.append（I）
範囲内の電子のために（LEN（ZERO2））：
[E] = '不在\ XA0' !: five2場合
list1.append（ZERO2 [E]）
list1.append（one2 [E]）
list1.append（two2 [E]）
list1.append（three2 [E]）
list1.append（five2 [E]）
self.data2018_list1.append（リスト1）
LIST1 = []
（2）各クラスの2016年平均、棒グラフ
LIST1 = []
score_list = []
私のための範囲内（LEN（self.class_list））：
SUM1 = 0
カウント= 0
スコア= []
範囲内のJ（LEN（self.data2016_list1））のために：
self.class_list場合は[I]でself.data2016_list1 [J]：
SUM1 = SUM1 + INT（self.data2016_list1 [J] [4]）
カウント= + 1カウント
数> 0の場合：
平均= INT（SUM1 /回数）
score.append（self.class_list [i]）と
score.append（平均）
score_list.append（スコア）
avg_list = []
私のための範囲内（LEN（score_list））：
avg_list.append（score_list [I] [1]）
バー=バー（「タイトル：各クラスの2016は平均、」「字幕：ヒストグラム」）
bar.add（ "伝説：スコア（点数）"、self.class_list、avg_list）
bar.render（ '各クラスの平均.htmlのため2016年）
（3）各クラスのための2017年の平均ヒストグラム
LIST1 = []
score_list2 = []
私のための範囲内（LEN（self.class_list2））：
SUM1 = 0
カウント= 0
score2 = []
範囲内のJ（LEN（self.data2018_list1））のために：
self.class_list2場合は[I]でself.data2018_list1 [J]：
SUM1 = SUM1 + INT（self.data2018_list1 [J] [4]）
カウント= + 1カウント
数> 0の場合：
平均=フロート（SUM1 /回数）
score2.append（self.class_list2 [i]）と
score2.append（平均）
score_list2.append（score2）
記憶された計算された平均のavg_list2 = []＃
iの範囲内（LEN（score_list2））：
avg_list2.append（score_list2 [I] [1]）
バー=バー（「タイトル：各クラスの2018年には平均的な、」「字幕：ヒストグラム」）
bar.add（ "伝説：スコア（点数）"、self.class_list2、avg_list2）
bar.render（「各クラス.htmlのための2018年の平均ヒストグラム」）
（4）：異なる全体の平均ヒストグラムポイント
self.sheet_list = self.data.sheet_names（）＃GETテーブル名、2016、2017,2018 3
#print（sheet_list）
LIST2 = []
SUM1 = 0
カウント= 0
self.data2016_list1での電子のために：
Eの場合：
SUM1 + = INT（E [4]）
カウント+ = 1
list2.append（int型（SUM1 /回数））
SUM1 = 0
カウント= 0
self.data2017_list1での電子のために：
Eの場合：
SUM1 + = INT（E [4]）
カウント+ = 1
list2.append（int型（SUM1 /回数））
SUM1 = 0
カウント= 0
self.data2018_list1での電子のために：
Eの場合：
SUM1 + = INT（E [4]）
カウント+ = 1
list2.append（int型（SUM1 /回数））
bar=Bar("标题：不同年份总体平均分情况","副标题：柱状图")
bar.add("图注：分数（分）",self.sheet_list,list2)
bar.render('不同总体平均分情况.html')
（5）：2016-2018男女生平时分平均成绩折线图
line=Line('2016-2018男女生平时分平均成绩','折线图')
line.add("女生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist1,is_label_show=True)
line.add("男生平时分平均分数(分)",self.sheet_list,avglist4,is_label_show=True)
line.render('2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html')
（6）：2016年平时、期中、期末饼状图
pie = Pie("饼状图", "2016年平时、期中、期末饼状图",title_pos='center',width=900)
#上方的colums选项取消显示，显示label标签
pie.add("2016年各个项目,courselist,avglist11 ,is_legend_show=False,is_label_show=True)
#保存图表
pie.render('2016年各项平均分饼状图.html')
（7）：2016年男女生总评堆积柱状图
bar = Bar("2016年男女生总评堆积柱状图")
bar.add("男生", self.sheet_list, avglist3, is_stack=True)
bar.add('女生', self.sheet_list, avglist6, is_stack=True)
bar.render('2016年男女生总评堆积柱状图.html')
（8）：2016—2018年女生平时、期中、总评成绩柱状图、显示最大值和最小值、平均分数线
data1 = [12,13,14,25,67]
data2 = [34,56,78,45,67]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
bar=Bar("标题：2016年女生各项平均成绩","副标题：标记和点柱状图")
bar.add('平时', self.sheet_list, avglist1, mark_point=['average'])
bar.add('期中', self.sheet_list, avglist2, mark_point=['max'], mark_line=['min', 'max'])
bar.add('总评', self.sheet_list, avglist3)
bar.render('2016年女生成绩标记和点柱状图.html')
（9）：2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图
pie2 = Pie("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图", title_pos='center', width=900)
pie2.add("2016男生", courselist, avglist41,is_random=True, radius=[25, 60], rosetype='area', is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie2.show_config()
pie2.render('2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html')
（10）：2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图
pie_1 = Pie("2016年男生各项平均成绩")
pie_1.add("男生", courselist, avglist41,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype='radius')
pie_2 = Pie("2017年男生各项平均成绩")
pie_2.add("男生", courselist,avglist51,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype='radius')
pie_3 = Pie("2018年男生各项平均成绩")
pie_3.add("男生", courselist,avglist61,is_label_show=True, radius=[30, 55], rosetype='radius')
timeline = Timeline(is_auto_play=True, timeline_bottom=0)
timeline.add(pie_1, '2016 年')
timeline.add(pie_2, '2017 年')
timeline.add(pie_3, '2018 年')
timeline.render('2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html')
（11）：网页渲染：
from flask import Flask, jsonify, render_template, request, url_for
from werkzeug.utils import redirect
app = Flask(__name__)
@app.route("/index")
def index():
return render_template("index.html")
@app.route("/gra", methods=['GET', 'POST'])
def getValues():
text = request.form.get('课程成绩')
if text == '课程成绩1':
return render_template("2016年各班级平均分.html")
elif text=='课程成绩2':
return render_template("2017年各班级平均分柱状图.html")
elif text=="课程成绩3":
return render_template("2018年各班级平均分柱状图.html")
elif text=="课程成绩4":
return render_template("不同总体平均分情况.html")
elif text=="课程成绩5":
return render_template("2016-2018男女生平时分平均成绩折线图.html")
elif text=="课程成绩6":
return render_template("2016男生各项平均成绩玫瑰花样式饼图.html")
elif text=="课程成绩7":
return render_template("2016年各项平均分饼状图.html")
elif text=="课程成绩8":
return render_template("2016年女生成绩标记和点柱状图.html")
elif text=="课程成绩9":
return render_template("2016年男女生总评堆积柱状图.html")
elif text=="课程成绩10":
return render_template("2016-2018年男生各项平均成绩时间轴饼图.html")
else:
return "不存在"
if __name__ == '__main__':
app.run(host='127.9.9.7', port=8888, debug=True)
三、运用到的知识
（1）运用flask框架、python语言、html5语言。
（2）Numpy：增强了Python的科学计算和数据处理能力。
（3）Matplotlab：专业画图工具
（4）Pandas：为数据的读取、数据清洗、数据快速分析提供强大的便捷。
（5）pyecharts:可将图表生成html文件，直接用于交互式的页面可视化，也可以生成Jupyter Notebook格式。将数据清晰得展示出来。