在现代大学中，科学数据的管理和共享变得越来越重要。为了提高科研效率并促进跨学科合作，我们设计了一个基于“大学融合门户”的科学数据管理平台。该平台旨在统一多个部门的数据资源，并提供便捷的数据访问接口。

首先，我们需要定义一个RESTful API来处理数据请求。以下是一个简单的Python Flask框架实现：

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# 模拟的科学数据存储
science_data = {
    "physics": {"experiment_1": "data1", "experiment_2": "data2"},
    "biology": {"experiment_3": "data3"}
}

@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():
    department = request.args.get('department')
    experiment = request.args.get('experiment')
    if department in science_data and experiment in science_data[department]:
        return jsonify({department: {experiment: science_data[department][experiment]}}), 200
    else:
        return jsonify({"error": "Data not found"}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

上述代码创建了一个基本的API端点`/api/data`，允许用户通过查询参数指定部门和实验名称来获取科学数据。接下来，我们使用Django前端框架来展示这些数据。Django模板可以用来动态生成HTML页面，显示从后端获取的数据。例如，下面是一个简单的Django视图函数：

from django.shortcuts import render
import requests

def display_data(request):
    url = 'http://localhost:5000/api/data'
    params = {'department': request.GET.get('department'), 'experiment': request.GET.get('experiment')}
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return render(request, 'display.html', {'data': data})

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在前端部分，我们可以利用JavaScript库如Chart.js来进行数据可视化。通过图表形式呈现科学数据，有助于研究人员更直观地理解研究结果。例如：

通过以上步骤，我们成功搭建了一个集成了API接口、数据管理和数据可视化的大学融合门户科学数据管理平台。这不仅提高了科研工作的效率，还促进了不同领域间的协作与创新。