arklight

А, очень весело получилось, я, собственно, чего-то не знал видимо или что-то просмотрел. У меня используется ModelViewSet, весь код вот

class CourseViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Course.objects.filter(is_deleted=False)
    serializer_class = CourseSerializer
    swagger_tags = ["Course"]

    def create(self, request, *args, **kwargs):
        data = request.data
        course = Course.objects.create(
            name=data["name"],
            description=data["description"],
            information=data["information"],
            author_id=data["author"]
        )
        course.save()
        tags = set(data["tags"])
        for tag in tags:
            created_tag = Tags.objects.get_or_create(name=tag)[0]
            course.tags.add(created_tag.id)
        return Response(status=status.HTTP_201_CREATED)

    def partial_update(self, request, *args, **kwargs):
        course = Course.objects.get(id=int(kwargs["pk"]))
        if request.user.id == course.author.id:
            return super().partial_update(request, *args, **kwargs)
        return Response(status=status.HTTP_403_FORBIDDEN)

Не важно, что он делает, важно, что при добавлении
authentication_classes = [JWTAuthentication]
всё начинает работать. При том, что в rest_framework указан дефолтный класс, тут всё равно надо указывать его...
То есть окончательно класс сейчас выглядит так

class CourseViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Course.objects.filter(is_deleted=False)
    serializer_class = CourseSerializer
    authentication_classes = [JWTAuthentication]
    swagger_tags = ["Course"]
    ...

Боже, какая же очевидная ошибка была: getJSON принимает в себя 3 аргумента, а я всё обернул в {}, и функция, которая должна была вывести всё через console.log, не срабатывала, из-за чего я начал думать, что не работает прога
Правильный код на js(jquery)

function selectData() {
    tName = $("#selectTabName").val()
    $.getJSON(
        "/select_data",
        {"tableName": tName},
        function(data) {
            console.log(data)
        }
    )
}

Вообщем суть была в том, что в документации я проглядел (или там реально не было) параметр отклонения

@staticmethod
    def paint_normal_distribution(mexp, otkl):
        """
        Строит график кривой нормального распределения
        """
        head = 0.4 / otkl
        left = mexp - 3 * otkl
        right = mexp + 3 * otkl
        arr = np.arange(left, right, 0.001)
        plt.plot(arr, norm.pdf(arr, mexp, otkl))
        print("Левая граница = {}, правая граница = {}, высота = {}".format(left, right, head))
        plt.show()

mexp - мат. ожидание смещает график на определённую позицию по x
otkl - отклонение, как раз показывает, на сколько график должен быть ограничен по высоте

Если кому будет интересно: .csv показывается в ide pycharm как строки, с разделителем (delimeter) ";". Поэтому код такой получился

def read_csv(data):
    with open("data.csv", "r") as csvfile:
        file = csv.reader(csvfile, delimiter=";")
        for row in file:
            data.append(row)
    print_data(data)

А если вдруг вывод нужен обратный (ну, например, вы что-то редактировали)

def write_csv(data):
    with open("data.csv", "w") as csvfile:
        wrt = csv.writer(csvfile, delimiter=";", quotechar="|", lineterminator="\r")
        wrt.writerows(data)

Короче, вот что получилось у меня

item = np.array([], int)
data = np.column_stack((data, item))

data - мега массив
item - микро массив (кэп)