def showBar2(): brand, xiaoliang = findGoodRate() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Bar() ) c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width='1200px', height='800px')) .add_xaxis(brand) .add_yaxis("销量", xiaoliang) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="品牌", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=30)), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider', range_start=0, range_end=30)) ) return c

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) plt.plot(data.index, data['xiaoliang']) # 设置图表标题和轴标签 plt.title("时间序列折线图") plt.xlabel("时间") plt.ylabel("数值") # 显示图表 plt.show() #model = Holt(data).fit() #model=ExponentialSmoothing(data,trend='add',seasonal='add',seasonal_periods=12).fit() model = auto_arima(data, seasonal=True) # 预测未来销量 #forecast = model.forecast(12) forecast = model.predict(n_periods=6) print(forecast) # 绘制预测结果和原始数据的图像 plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.legend() plt.show()请将这段代码改为线性模型

5. 绘制原始数据和预测数据的折线图，并添加图例。需要注意的是，线性模型并不一定能够很好地拟合时间序列数据，因此预测结果可能存在一定的误差。如果需要更准确的预测结果，可以考虑使用时间序列模型。

select_sqli ="SELECT time,SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio,1 - SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio_complement FROM sheji.sale GROUP BY time;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'portion','r_portion']) data.set_index('time') data = data.sort_index() data = data.iloc[:5, :] plt.figure(figsize=(9.42,1)) data.plot(kind='bar', stacked=True) # 设置标题和标签 plt.title('Sales Ratio of Different Categories') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Ratio') plt.xticks(rotation=90) # 显示图形 plt.savefig('portion.png',dpi=300) pix = QPixmap("portion.png") new_width = self.Market.label_4.width() new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label_4.setPixmap(scaled_pixmap) plt.close()为什么横轴变成0，1，2，3，4了，应该为日期

可以尝试在data.plot()函数中添加参数 x='time' 来指定横轴，例如 data.plot(kind='bar', stacked=True, x='time')。另外，你也可以尝试在绘制图形之前添加一行代码 data = data.set_index('time') 来将时间...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time ;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) for col in data.columns: for i in range(1, len(data)): if data.loc[i, col]=="--": data.loc[i, col] = data.loc[i-1, col] data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') #data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) plt.figure(figsize=(9.42,5.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('total.png',dpi=300)为什么画出的图预测的是过去的时间，请修改

在绘制图像之前，需要对 forecast 进行处理，将其索引改为未来的时间点，然后再与原始数据拼接起来，才能得到正确的预测结果。下面是修改后的代码： python select_sqli = "SELECT time,sum(xiaoliang) FROM...

SELECT time,sum(xiaoliang)/(SELECT SUM(xiaoliang) FROM sheji.sale group by time) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time;修改这个代码

SELECT time, SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio FROM sheji.sale GROUP BY time; 这个代码与原代码的功能基本相同，但使用了一个 CASE WHEN 语句来判断车型...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') print(data)这个代码继续怎么写

接下来可以对数据进行预处理和可视化分析，例如： 1. 将时间列设置为数据的索引 data = data.set_index('time') 2. 对销量数据进行差分，以便将其转换为平稳的时间序列 diff_data = data.diff()....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data) print(data)哪里有错

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error import pymysql import time,os import re import requests import pandas as pd import urllib # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚' ;" cur.execute(select_sqli) data=cur.fetchall() except Exception as e: print("创建数据表失败:", e) else: print("创建数据表成功;") #data = pd.read_csv('car_sales.csv', index_col='Month', parse_dates=True) time=[] for i in range(len(data)): time.append(datetime.strptime(data[i][0], '%Y-%m')) print(time)哪里有错

此外，在读取 data 时，你可以直接使用 pd.DataFrame() 函数将其转化为 Pandas DataFrame 格式，而不需要手动解析时间和数据。修改后的代码如下： python import pandas as pd import numpy as np import ...

SELECT time, SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratioFROM sheji.saleGROUP BY time;修改这个代码，多返回一列值，这列值由1减去占比得到

这个代码与原代码的功能基本相同，只是在 SELECT 子句中增加了一个列，其中 1 - SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) 表示占比的补集，即 1 减去占比。

SELECT changshang,sum(CAST(xiaoliang as FLOAT))/sum(SELECT sum(xiaoliang) FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车') FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车' group by changshang;哪里有错

SUM(CAST(xiaoliang AS FLOAT)) / (SELECT SUM(xiaoliang) FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车') AS ratio FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车' GROUP BY ...

plt.plot(data.index, data['xiaoliang'])加入font

plt.plot(data.index, data['xiaoliang']) plt.xlabel('日期', fontproperties=font) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font) #...

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结构体指针在C语言中常常用于动态内存分配和数据的灵活操作。例如，我们可以创建一个名为Student的结构体，包含姓名、性别和分数等信息： c struct Student { char name[20]; char sex; int score; }; ...

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students[1] = {"xiaoliang", 'f', 350}; students[2] = {"xiaohong", 'm', 0}; // 0分是一个示例 // 打印每个学生的数据 for (int i = 0; i ; ++i) { std::cout [i].name [i].sex [i].score ; } // 释放...

plt.plot(data.index, data['xiaoliang'])设置字体大小

plt.plot(data.index, data['xiaoliang']) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销量') plt.title('销量变化') plt.savefig('total.png',dpi=300) 你也可以在每个标签中使用fontsize参数来设置特定标签的字体大小...

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SELECT time,sum(xiaoliang)/(SELECT SUM(xiaoliang) FROM sheji.sale group by time) FROM sheji.sale where type_c='两厢车' group by time;修改这个代码

SELECT time, SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratioFROM sheji.saleGROUP BY time;修改这个代码，多返回一列值，这列值由1减去占比得到

SELECT changshang,sum(CAST(xiaoliang as FLOAT))/sum(SELECT sum(xiaoliang) FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车') FROM sheji.sale WHERE time='2023-04' AND type_c='两厢车' group by changshang;哪里有错

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