白云岛资源网

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）
站长资源 2024/12/25 佚名
28 1538
白云岛资源网 Design By www.pvray.com

大数据预测是大数据最核心的应用，是它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单、客观的结论，更是能用于帮助企业经营的决策。

在过去，人们的决策主要是依赖 20% 的结构化数据，而大数据预测则可以利用另外 80% 的非结构化数据来做决策。大数据预测具有更多的数据维度，更快的数据频度和更广的数据宽度。与小数据时代相比，大数据预测的思维具有 3 大改变：实样而非抽样;预测效率而非精确;相关关系而非因果关系。

而今天我们就将利用python制作可视化的大数据预测部分集成工具，其中数据在这里使用一个实验中的数据。普遍性的应用则直接从文件读取即可。其中的效果图如下：

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

实验前的准备

首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下：

  • sklearn模块用来创建整个模型训练和保存调用以及算法的搭建框架等等。
  • numpy模块用来处理数据矩阵运算。
  • matplotlib模块用来可视化拟合模型效果。
  • Pillow库用来加载图片至GUI界面。
  • Pandas模块用来读取csv数据文件。
  • Tkinter用来创建GUI窗口程序。

数据的训练和训练的GUI窗口

经过算法比较，发现这里我们选择使用sklearn简单的多元回归进行拟合数据可以达到比较好的效果。

(1)首先是是数据的读取，通过设定选定文件夹函数来读取文件，加载数据的效果：

'''选择文件功能''' 
def selectPath(): 
  # 选择文件path_接收文件地址 
  path_ =tkinter.filedialog.askopenfilename() 
  # 通过replace函数替换绝对文件地址中的/来使文件可被程序读取 
  # 注意：\\转义后为\，所以\\\\转义后为\\ 
  path_ =path_.replace("/", "\\\\") 
  # path设置path_的值 
  path.set(path_) 
  return path 
 
# 得到的DataFrame读入所有数据 
data = pd.read_excel(FILENAME, header=0, usecols="A,B,C,D,E,F,G,H,I") 
# DataFrame转化为array 
DataArray = data.values 
# 读取已使用年限作为标签 
Y = DataArray[:, 8] 
# 读取其他参数作为自变量，影响因素 
X = DataArray[:, 0:8] 
# 字符串转变为整数 
for i in range(len(Y)): 
  Y[i] = int(Y[i].replace("年", "")) 
X = np.array(X) # 转化为array 
Y = np.array(Y) # 转化为array 
 
root = Tk() 
root.geometry("+500+260") 
# 背景图设置 
canvas = tk.Canvas(root, width=600, height=200, bd=0, highlightthickness=0) 
imgpath = '1.jpg' 
img = Image.open(imgpath) 
photo = ImageTk.PhotoImage(img) 
#背景图大小设置 
canvas.create_image(700, 400, image=photo) 
canvas.pack() 
path = StringVar() 
#标签名称位置 
label1=tk.Label(text = "目标路径:") 
label1.pack() 
e1=tk.Entry( textvariable = path) 
e1.pack() 
bn1=tk.Button(text = "路径选择", command = selectPath) 
bn1.pack() 
bn2=tk.Button(text = "模型训练", command = train) 
bn2.pack() 
bn3=tk.Button(text = "模型预测", command = test) 
bn3.pack() 
#标签按钮等放在背景图上 
canvas.create_window(50, 50, width=150, height=30, 
           window=label1) 
canvas.create_window(280, 50, width=300, height=30, 
           window=e1) 
canvas.create_window(510, 50, width=150, height=30, 
           window=bn1) 
canvas.create_window(50, 100, width=150, height=30, 
           window=bn2) 
canvas.create_window(510, 100, width=150, height=30, 
           window=bn3) 
 
root.mainloop()

效果如下可见：

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

(2)然后是数据的拟合和可视化模型效果：

# 模型拟合 
reg = LinearRegression() 
reg.fit(X, Y) 
# 预测效果 
predict = reg.predict(np.array([X[0]])) 
Y_predict = reg.predict(X) 
print(Y_predict) 
# 横坐标 
x_label = [] 
for i in range(len(Y)): 
  x_label.append(i) 
# 绘图 
fig, ax = plt.subplots() 
# 真实值分布散点图 
plt.scatter(x_label, Y) 
# 预测值分布散点图 
plt.scatter(x_label, Y_predict) 
# 预测值拟合直线图 
plt.plot(x_label, Y_predict) 
# 横纵坐标 
ax.set_xlabel('预测值与真实值模型拟合效果图') 
ax.set_ylabel('蓝色为真实值，黄色为预测值') 
# 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 
canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root) 
canvas.draw() # 注意show方法已经过时了,这里改用draw 
canvas.get_tk_widget().pack() 
# matplotlib的导航工具栏显示上来(默认是不会显示它的) 
toolbar = NavigationToolbar2Tk(canvas, root) 
toolbar.update() 
canvas._tkcanvas.pack() 
#弹窗显示 
messagebox.showinfo(title='模型情况', message="模型训练完成！") 
其中的效果如下可见：

其中的效果如下可见：

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

模型的预测和使用

其中模型的预测主要通过两种方式进行预测，分别是：手动输入单个数据进行预测和读取文件进行预测。

其中手动输入数据进行预测需要设置更多的GUI按钮，其中代码如下：

#子窗口 
LOVE = Toplevel(root) 
LOVE.geometry("+100+260") 
LOVE.title = "模型测试" 
#子窗口各标签名 
label = ["上升沿斜率（v/us）", "下降沿斜率（v/us）", "脉宽(ns)", "低状态电平（mv）", "低电平方差（mv2)x10-3", "高状态电平（v）", "高电平方差(v2)", "信号质量因子"] 
Label(LOVE, text="1、输入参数预测", font=("微软雅黑", 20)).grid(row=0, column=0) 
#标签名称，字体位置 
Label(LOVE, text=label[0], font=("微软雅黑",10)).grid(row=1, column=0) 
Label(LOVE, text=label[1], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=1) 
Label(LOVE, text=label[2], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=2) 
Label(LOVE, text=label[3], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=3) 
Label(LOVE, text=label[4], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=4) 
Label(LOVE, text=label[5], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=5) 
Label(LOVE, text=label[6], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=6) 
Label(LOVE, text=label[7], font=("微软雅黑", 10)).grid(row=1, column=7) 
#编辑框位置和字体 
en1=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en1.grid(row=2, column=0) 
en2=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en2.grid(row=2, column=1) 
en3=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en3.grid(row=2, column=2) 
en4=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en4.grid(row=2, column=3) 
en5=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en5.grid(row=2, column=4) 
en6=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en6.grid(row=2, column=5) 
en7=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en7.grid(row=2, column=6) 
en8=tk.Entry(LOVE, font=("微软雅黑", 8)) 
en8.grid(row=2, column=7) 
Label(LOVE, text="", font=("微软雅黑", 10)).grid(row=3, column=0) 
#测试输入框预测 
def pp(): 
  x=np.array([int(en1.get()),int(en2.get()),int(en3.get()),int(en4.get()),int(en5.get()),int(en6.get()),int(en7.get()),int(en8.get())]) 
  # 预测效果 
  predict = reg.predict(np.array([x])) 
  Label(LOVE, text="预测结果已使用年数为："+str(predict[0])+"年", font=("微软雅黑", 10)).grid(row=4, column=3) 
  print(predict) 
Button(LOVE, text="预测：", font=("微软雅黑", 15),command=pp).grid(row=4, column=0) 
Label(LOVE, text="2、选择文件预测", font=("微软雅黑", 20)).grid(row=5, column=0) 
path1 = StringVar() 
label1 = tk.Label(LOVE,text="目标路径:", font=("微软雅黑", 10)) 
label1.grid(row=6, column=0) 
e1 = tk.Entry(LOVE,textvariable=path1, font=("微软雅黑", 10)) 
e1.grid(row=6, column=2) 
label = ["上升沿斜率（v/us）", "下降沿斜率（v/us）", "脉宽(ns)", "低状态电平（mv）", "低电平方差（mv2)x10-3", "高状态电平（v）", "高电平方差(v2)", 
       "信号质量因子"] 
  n = 0 
  for i in predict_value: 
    print(str(label) + "分别为" + str(X[n]) + "预测出来的结果为：" + str(i) + "年" + "\n") 
    f = open("预测结果.txt", "a") 
    f.write(str(label) + "分别为" + str(X[n]) + "预测出来的结果为：" + str(i) + "年" + "\n") 
    f.close() 
    f = open("result.txt", "a") 
    f.write(str(i) + "\n") 
    f.close() 
    n += 1 
  messagebox.showinfo(title='模型情况', message="预测结果保存在当前文件夹下的TXT文件中！") 
  os.system("result.txt") 
  os.system("预测结果.txt") 
Button(LOVE, text="预测：", font=("微软雅黑", 15), command=ppt).grid(row=7, column=0)

效果如下可见：

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

选择文件进行读取预测和模型训练数据的读取类似，代码如下：

#选择文件预测 
def selectPath1(): 
  # 选择文件path_接收文件地址 
  path_ =tkinter.filedialog.askopenfilename() 
  # 通过replace函数替换绝对文件地址中的/来使文件可被程序读取 
  # 注意：\\转义后为\，所以\\\\转义后为\\ 
  path_ =path_.replace("/", "\\\\") 
  # path设置path_的值 
  path1.set(path_) 
  return path 
bn1 = tk.Button(LOVE,text="路径选择", font=("微软雅黑", 10), command=selectPath1) 
bn1.grid(row=6, column=6) 
def ppt(): 
  try: 
    os.remove("预测结果.txt") 
    os.remove("result.txt") 
  except: 
    pass 
  # 文件的名字 
  FILENAME =path1.get() 
  # 禁用科学计数法 
  pd.set_option('float_format', lambda x: '%.3f' % x) 
  np.set_printoptions(threshold=np.inf) 
  # 得到的DataFrame读入所有数据 
  data =pd.read_excel(FILENAME, header=0, usecols="A,B,C,D,E,F,G,H") 
  # DataFrame转化为array 
  DataArray =data.values 
  # 读取其他参数作为自变量，影响因素 
  X = DataArray[:,0:8] 
  predict_value = reg.predict(X) 
  print(predict_value)

效果如下：

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

由于读取文件进行预测的话，数据较多故直接存储在TXT中方便查看

Python制作数据预测集成工具（值得收藏）

以上就是Python制作数据预测集成工具（值得收藏）的详细内容，更多关于python 数据预测的资料请关注其它相关文章！

白云岛资源网 Design By www.pvray.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
白云岛资源网 Design By www.pvray.com
www.pvray.com 白云岛资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
白云岛资源网 Design By www.pvray.com