三种方法!教会你用DeepSeek绘制各种图表,真的太好用了(建议收藏)_百度...
〖壹〗 、方法二：用Mermaid绘制清晰流程图Mermaid语法简洁，适合生成流程图 、组织架构图等结构化图表。操作步骤：描述需求：向DeepSeek说明图表类型（如“组织架构图”）及内容（例如：“总经理下分3个部门 ，技术部有5人 ，市场部有8人 ”） 。
〖贰〗、生成并保存HTML文件：DeepSeek会根据你的需求生成新的HTML代码，保存并双击打开该文件 ，即可看到生成的图表 。示例：假设你需要基于2025年部门Q1季度的销售数据生成图表 ，只需将销售数据和ECharts代码提供给DeepSeek，它就能为你生成相应的HTML文件。生成的图表清晰直观 ，能够很好地展示销售数据的变化趋势 。
〖叁〗 、操作步骤：去ECharts官方网站（https：//echarts.apache.org/examples/zh/index.html）的所有案例中找一个喜欢的图表模板 。复制它的代码。粘贴到DeepSeek ，告诉它你想换成什么数据 。保存生成的HTML文件或在线运行，双击打开就能看到图表了 。
〖肆〗 、下载和查看图表 生成的图表可以直接下载为HTML文件 ，双击即可查看。如果需要修改图表中的数据或样式 ，可以继续与Deepseek对话，多次调整以满足你的需求 。此外，网页端还支持导出PDF格式 ，方便你在不同场合下使用 。
〖伍〗、在DeepSeek中输入提示词 ，等待其生成HTML代码。代码生成可能需要几分钟时间。保存HTML文件：复制生成的HTML代码 。打开记事本，粘贴代码 。将文件另存为HTML格式 ，扩展名为.html。查看财报图：使用浏览器打开保存的HTML文件 。页面将展示生成的财报图 ，图表具有浮动效果，鼠标悬停可查看具体数据 。
新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图
〖壹〗 、新冠疫情可视化中的南丁格尔玫瑰图是一种采用极坐标系统展示全球或全国疫情数据的可视化方法。具体解释如下：定义与由来：南丁格尔玫瑰图：即鸡冠花图或极坐标区域图 ，由佛罗伦斯·南丁格尔发明 ，是柱状图的变体 。特点：采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小 ，适合展示大小相近的数值或周期性数据 。
〖贰〗 、南丁格尔玫瑰图 ，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明 ，是柱状图的变体。与传统柱状图不同 ，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据 。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取 。
〖叁〗、南丁格尔玫瑰图的制作教程如下：步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】 ，搜索“疫情 ” ，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，并打开。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】 ，将数据替换为最新的数据 。
〖肆〗 、南丁格尔玫瑰图以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉 。它不仅能够清晰地展示分类数据的数值大小和变化趋势，还能够通过颜色和形状等视觉元素增强数据的可读性和可理解性。因此 ，在数据可视化领域中 ，南丁格尔玫瑰图已经成为一种经典且实用的图表类型。
〖伍〗 、同时，颜色可以增强分类的区分度 。此类图表适合的数据条数通常不超过30条 。综上所述 ，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力 ，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合 。
〖陆〗、制作南丁格尔玫瑰图 ，主要步骤包括数据准备、行列格式转置 、计算间隔度数与起始终止点 、制作数据源、插入图表以及图表美化 。以下是详细步骤：数据准备 使用Excel或其他数据爬取工具 ，获取全球各国截至到指定日期（如9月7日）的累计确诊病例数据。确保数据中包含国家名称和对应的累计确诊病例数 。
想要自学Python,如何系统的去学习(2025版)
基础奠基阶段（2-4周）目标：建立编程思维，掌握Python基础语法，能编写简单脚本 。核心内容：编程思维培养：理解计算机工作原理（CPU/内存/存储） ，掌握基础逻辑结构（顺序 、分支 、循环）。推荐使用Visual Studio Code + Python插件作为开发环境 。
Deepseek通过其强大的代码生成、解释与纠错能力 ，为Python学习者提供了从入门到进阶的全链路支持 。无论是快速实现功能 、理解复杂逻辑还是解决实际问题，Deepseek均能显著提升学习效率 ，是2025年Python学习的理想工具。
机器学习基础经典算法：线性回归 、决策树、SVM（理解模型训练的基本流程） 。深度学习：神经网络结构 、反向传播 、损失函数（如交叉熵损失） 。深入学习大模型技术 Transformer架构核心组件：自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention） 、位置编码。
提高学习效率。没有计算机知识 ，不建议自学 。一个专业的Python培班不仅可以系统地学习Python，还可以提高学习效率 ，节省大量的学习时间 。明确学习方向。
学习内容：Python环境搭建与基础语法 数据类型与变量 控制结构（条件语句 、循环语句）函数与模块 文件操作与异常处理 推荐资源：Python官方文档、在线编程平台（如Codecademy、LeetCode）数学基础（5天）学习目标：理解人工智能所需的数学基础知识 ，包括线性代数 、概率论与统计学 、微积分等 。
