flask示例代码

以下是一个简单的Flask应用程序示例代码：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello World!'

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

这个应| 食糠 | 0.18 | -0.05 | -0.52 |
| 酒 | -0.20 | -0.37 | -0.07 |

我们可以用这些载荷来解释每个主成分的意义。可以看出，第一个主成分主要与粮食、食油和食糠有关，可以理解为“主食”；第二个主成分主要与蔬菜、家禽和水产品有关，可以理解为“蔬菜禽肉”；第三个主成分主要与食油、水产品和酒有关，可以理解为“海鲜油酒”。

最后，我们可以将每个地区在前三个主成分上的得分计算出来，以此来进行分类。以下是各地区在前三个主成分上的得分：

| 地区 | PC1 | PC2 | PC3 |
| ---- | ------ | ------ | ------ |
| 北京 | -2.47 | -0.55 | 0.28 |
| 天津 | -1.18 | -1.23 | 0.64 |
| 河北 | 2.94 | -1.41 | 0.04 |
| 山西 | 3.28 | -0.88 | -0.25 |
| 内蒙 | 1.62 | 2.33 | -0.40 |
| 辽宁 | 0.81 | -0.96 | -0.51 |
| 吉林 | 2.61 | 1.96 | 0.60 |
| 黑龙江 | 0.89 | 0.66 | 0.60 |
| 上海 | 0.25 | -1.80 | 0.29 |
| 江苏 | 2.61 | -0.67 | 0.98 |
| 浙江 | 0.78 | 2.15 | 0.68 |
| 安徽 | 2.59 | -0.93 | 0.09 |
| 福建 | 1.06 | 2.66 | -0.67 |
| 江西 | 4.22 | 0.54 | -0.39 |
| 山东 | 1.73 | -1.92 | -0.08 |
| 河南 | 2.31 | -1.31 | -0.01 |
| 湖南 | 1.96 | 0.89 | -0.25 |
| 湖北 | 3.07 | 0.46 | 0.21 |
| 广东 | 2.01 | 1.44 | 0.08 |
| 广西 | 1.04 | 0.29 | 0.77 |
| 海南 | 2.66 | -0.24 | -1.07 |

我们可以观察这些得分的分布情况，从而将各地区进行分类。由于得分是标准化后的数据，因此得分高的地区在该主成分上的表现比得分低的地区更好。根据得分情况，我们可以将各地区分为以下三类：

1. “主食型”地区：包括河北、山西、内蒙、江苏、安徽、福建、江西和湖北，这些地区在第一主成分上得分较高，主要以粮食和食油为主要食品。
2. “蔬菜禽肉型”地区：包括天津、辽宁、黑龙江、上海、山东、湖南、广东和广西，这些地区在第二主成分上得分较高，主要以蔬菜、家禽和水产品为主要食品。
3. “海鲜油酒型”地区：包括北京和海南，这些地区在第三主成分上得分较高，主要以食油、水产品和酒为主要食品。

当然，这只是一种可能的分类方法，具体的分类标准还可以根据实际情况进行调整。