用python中的QT写一个钢筋网片弯曲回弹角预测系统的代码

这个问题比较具体，需要用到一些机器学习和数学知识，代码实现过程也比较复杂。以下是一个大致的实现思路：

1. 收集并整理数据集。需要收集一定量的钢筋网片弯曲回弹角的数据，并将其整理成可供机器学习使用的格式。

2. 数据预处理。对数据进行清洗、标准化、特征选择等预处理工作，以便后续的模型训练。

3. 构建模型。在数据预处理完成后，可以使用机器学习算法构建一个预测弯曲回弹角的模型。常用的算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。

4. 模型评估。使用一些评估指标来评估模型的准确性和可靠性，例如均方误差、平均绝对误差等。

5. 部署系统。将模型集成到QT界面中，编写相关代码实现用户输入数据并通过模型预测弯曲回弹角。

下面是一个简单的代码示例，但是这只是其中的一部分，需要自己完善和调试。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QWidget, QPushButton, QLineEdit, QLabel

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("钢筋网片弯曲回弹角预测系统")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)

        self.label1 = QLabel("长度（mm）", self)
        self.label1.move(50, 50)
        self.label2 = QLabel("直径（mm）", self)
        self.label2.move(50, 100)
        self.label3 = QLabel("预测结果：", self)
        self.label3.move(50, 200)

        self.textbox1 = QLineEdit(self)
        self.textbox1.move(150, 50)
        self.textbox1.resize(200, 20)
        self.textbox2 = QLineEdit(self)
        self.textbox2.move(150, 100)
        self.textbox2.resize(200, 20)

        self.button = QPushButton("预测", self)
        self.button.move(150, 150)
        self.button.clicked.connect(self.predict)

    def predict(self):
        length = float(self.textbox1.text())
        diameter = float(self.textbox2.text())

        # 加载数据集
        data = pd.read_csv("data.csv")

        # 数据预处理
        X = data[["Length", "Diameter"]]
        y = data["Angle"]
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
        scaler = StandardScaler()
        X_train = scaler.fit_transform(X_train)
        X_test = scaler.transform(X_test)

        # 构建模型
        model = LinearRegression()
        model.fit(X_train, y_train)

        # 模型评估
        y_pred = model.predict(X_test)
        mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

        # 预测结果
        X_new = scaler.transform([[length, diameter]])
        y_new = model.predict(X_new)
        self.label3.setText("预测结果：" + str(y_new[0]))


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    window = MainWindow()
    window.show()
    app.exec_()