python ajax的可视化

要实现Python Ajax的可视化，可以使用HTML搭建网页，并使用Echarts库来呈现可视化图表。首先，使用Python的Flask框架搭建后端，并通过Ajax实现与后端数据的动态交互。使用Flask可以方便地传输数据到前端。
在后端，可以使用Python进行数据增强，例如裁剪、旋转、翻转、增加噪声、变暗、变亮等操作，来扩充数据集。这样可以使数据集增加多达30倍的数量，且无需修改代码，只需改变文件路径名即可。
如果需要更详细的示例和代码，可以参考GitHub上的一个示例项目，名为"flask_dashboard_demo"，链接为https://github.com/maiyida/flask_dashboard_demo。这个示例项目提供了使用Flask和Ajax实现可视化的完整代码和示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python数据可视化 - 使用flask+echarts+html+Ajax实现数据分析可视化看板(附代码下载)](https://blog.csdn.net/maiyida123/article/details/121498903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python进行数据增强](https://download.csdn.net/download/doyoboy/88278532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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