生成result.html

时间: 2024-09-29 07:14:41 浏览: 33
`result.html`通常用于显示从后端返回的数据,特别是当用户在前端发起请求并获得计算结果时。下面是一个简单的`result.html`模板示例,用于展示前端如何呈现计算结果: ```html <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>计算结果</title> <style> .result-container { margin-top: 20px; text-align: center; font-size: 24px; } .error-message { color: red; font-style: italic; } </style> </head> <body> {% if error_message %} <p class="error-message">{{ error_message }}</p> {% endif %} <div class="result-container" id="sumResult"> <h2>计算结果:</h2> {% if sum %} <strong>{{ sum }}</strong> {% else %} <span>未计算,请输入两个数字。</span> {% endif %} </div> </body> </html> ``` 在上述代码中: - `{% if error_message %}` 判断是否有从后端接收到的错误消息,如果有则显示错误信息。 - `{% if sum %}` 判断是否成功得到计算结果,如果`sum`变量存在(即后端返回了计算结果),则显示结果;否则提示用户输入两个数字。 - `{{ sum }}` 是在模板语言中直接插入变量的地方,实际应用中应由后端传递过来的结果替换。 要将这个`result.html`与Flask应用配合,你需要确保后端函数(如上面提到的`index()`)能够正确地将计算结果传递给前端,例如: ```python return render_template('result.html', sum=result, error_message="Invalid input" if not isinstance(result, (int, float)) else None) ``` 这里假设后端对结果进行了检查,如果不是有效的数字,就设置一个错误消息传递给前端。
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import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义单步指数平滑函数 def single_exponential_smoothing(series, alpha, n_preds): result = [series[0]] for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(alpha * result[-1] + (1 - alpha) * (result[-1] - result[-2])) else: # 更新指数平滑值 result.append(alpha * series[i] + (1 - alpha) * result[i - 1]) return result # 设置单步指数平滑法参数 alpha = 0.5 n_preds = 77 # 预测的值数量 # 进行单步指数平滑预测 predictions = single_exponential_smoothing(need[:100], alpha, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast_1.html')我希望在图中显示的实际值从数据的初始开始,一直绘制到177周,同样,预测的也要从第一周开始预测,预测出第一周到第177周的结果并在图中呈现,如果单步指数平滑法的代码不对你可以进行修改,但是要是单步指数平滑法

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.2 beta = 0.3 gamma = 0.4 n_preds = 77 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')把这个代码中的方法改为两步指数平滑法

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