请帮我解读这段代码if __name__ == "__main__": data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='human') data_split_train_val_test(data_root='data', data_set='celegans') GNNDataset(root='data/human') GNNDataset(root='data/celegans')
时间: 2024-04-16 12:25:55 浏览: 92
这段代码中的`if __name__ == "__main__"`条件语句用于判断当前模块是否作为主程序运行。
在这段代码中，如果当前模块是作为主程序运行的，将会执行以下操作：
1. 调用`data_split_train_val_test`函数，传入参数`data_root='data'`和`data_set='human'`，进行数据集的训练、验证和测试集划分操作。
2. 调用`data_split_train_val_test`函数，传入参数`data_root='data'`和`data_set='celegans'`，进行数据集的训练、验证和测试集划分操作。
3. 创建`GNNDataset`对象，传入参数`root='data/human'`，用于处理名为'human'的数据集。
4. 创建`GNNDataset`对象，传入参数`root='data/celegans'`，用于处理名为'celegans'的数据集。
总之，这段代码的作用是在当前模块作为主程序运行时执行一些特定的操作，包括数据集的划分和创建相关对象。
相关问题
写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码
这是一个比较完整的 Flask 销售预测系统，包含了前端页面和后端算法模型。使用了 Bootstrap 和 LayUI 两个前端框架，用 PyTorch 框架实现了 LSTM 模型进行销售预测。
suanfa.py 文件：
```python
import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def split_data(data, lookback):
data_raw = data.to_numpy()
data = []
# create all possible sequences of length lookback
for index in range(len(data_raw) - lookback):
data.append(data_raw[index: index + lookback])
data = np.array(data)
test_set_size = int(np.round(0.2*data.shape[0]))
train_set_size = data.shape[0] - (test_set_size)
x_train = torch.from_numpy(np.array(data[:train_set_size,:-1,:]))
y_train = torch.from_numpy(np.array(data[:train_set_size,-1,:]))
x_test = torch.from_numpy(np.array(data[train_set_size:,:-1,:]))
y_test = torch.from_numpy(np.array(data[train_set_size:,-1,:]))
return x_train.float(), y_train.float(), x_test.float(), y_test.float()
class LSTM(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
self.num_layers = num_layers
self.lstm = torch.nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
if __name__ == '__main__':
data = pd.read_csv('shuju.csv')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1,1))
x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data[['Year','Month','TotalPrice']], 4)
input_dim = 3
hidden_dim = 12
num_layers = 1
output_dim = 1
num_epochs = 1000
model = LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for t in range(num_epochs):
y_pred = model(x_train)
loss = loss_fn(y_pred, y_train)
if t % 100 == 0:
print("Epoch ", t, "MSE: ", loss.item())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
torch.save(model.state_dict(), 'model_lstm.pth')
```
predict.html 文件：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>销售预测系统</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/layui/2.5.7/css/layui.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.5.3/css/bootstrap.min.css">
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/layui/2.5.7/layui.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.5.3/js/bootstrap.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="row justify-content-center mt-5">
<div class="col-md-6">
<div class="form-group">
<label for="year">年份：</label>
<select class="form-control" id="year">
<option value="2014">2014</option>
<option value="2015">2015</option>
<option value="2016">2016</option>
<option value="2017">2017</option>
<option value="2018">2018</option>
<option value="2019">2019</option>
<option value="2020">2020</option>
</select>
</div>
<div class="form-group">
<label for="month">月份：</label>
<select class="form-control" id="month">
<option value="1">1</option>
<option value="2">2</option>
<option value="3">3</option>
<option value="4">4</option>
<option value="5">5</option>
<option value="6">6</option>
<option value="7">7</option>
<option value="8">8</option>
<option value="9">9</option>
<option value="10">10</option>
<option value="11">11</option>
<option value="12">12</option>
</select>
</div>
<div class="form-group">
<button class="btn btn-primary" onclick="predict()">销售额预测</button>
</div>
<div class="form-group">
<label for="result">预测结果：</label>
<input type="text" class="form-control" id="result" disabled>
</div>
</div>
</div>
</div>
<script>
function predict() {
var year = $('#year').val();
var month = $('#month').val();
$.ajax({
url: '/predict',
method: 'POST',
data: {
'year': year,
'month': month
},
success: function(response) {
$('#result').val(response);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
```
app.py 文件：
```python
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import suanfa
import torch
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('predict.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
year = int(request.form['year'])
month = int(request.form['month'])
data = pd.read_csv('shuju.csv')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1,1))
x_train, y_train, x_test, y_test = suanfa.split_data(data[['Year','Month','TotalPrice']], 4)
input_dim = 3
hidden_dim = 12
num_layers = 1
output_dim = 1
model = suanfa.LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)
model.load_state_dict(torch.load('model_lstm.pth'))
test_inputs = torch.from_numpy(np.array(data[['Year','Month','TotalPrice']][-3:].values))
test_inputs = test_inputs.view(1, -1, 3).float()
model.eval()
y_pred = scaler.inverse_transform(model(test_inputs).detach().numpy())
return jsonify(round(float(y_pred)), 2)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
注意：在运行之前需要将 `shuju.csv` 文件和 `model_lstm.pth` 文件放到与 `app.py` 文件同一目录下。另外，需要安装 Flask 和 PyTorch 库，可以使用以下命令进行安装：
```shell
pip install flask torch pandas scikit-learn
```
写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码
suanfa.py代码：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('shuju.csv')
# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))
# 划分数据集
def split_data(data, lookback):
data_raw = data.to_numpy()
data = []
for index in range(len(data_raw) - lookback):
data.append(data_raw[index: index + lookback])
data = np.array(data)
test_size = int(np.round(0.2 * data.shape[0]))
train_size = data.shape[0] - test_size
x_train = torch.tensor(data[:train_size, :-1, :])
y_train = torch.tensor(data[:train_size, -1, :])
x_test = torch.tensor(data[train_size:, :-1, :])
y_test = torch.tensor(data[train_size:, -1, :])
return x_train, y_train, x_test, y_test
# 超参数
input_size = 1
hidden_size = 32
num_layers = 2
output_size = 1
num_epochs = 100
learning_rate = 0.01
# 定义模型
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = out[:, -1, :]
out = self.fc(out)
return out
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device)
# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data, lookback=4)
for epoch in range(num_epochs):
inputs = x_train.to(device)
targets = y_train.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch + 1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')
```
predict.html代码：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>销售预测系统</title>
<!-- 引入layui样式 -->
<link rel="stylesheet" href="https://www.layuicdn.com/layui/css/layui.css">
</head>
<body>
<div class="layui-container">
<div class="layui-row">
<div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
<form class="layui-form">
<div class="layui-form-item">
<label class="layui-form-label">选择日期</label>
<div class="layui-input-block">
<input type="text" name="date" id="date" placeholder="yyyy/mm" autocomplete="off" class="layui-input">
</div>
</div>
<div class="layui-form-item">
<div class="layui-input-block">
<button type="button" class="layui-btn" onclick="predict()">销售额预测</button>
</div>
</div>
</form>
</div>
</div>
<div class="layui-row">
<div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
<div class="layui-form-item">
<label class="layui-form-label">销售额预测结果</label>
<div class="layui-input-block">
<input type="text" name="result" id="result" readonly="readonly" autocomplete="off" class="layui-input">
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- 引入layui JS -->
<script src="https://www.layuicdn.com/layui/layui.js"></script>
<script>
function predict() {
var date = $("#date").val();
$.ajax({
type: "POST",
url: "/predict",
data: {"date": date},
success: function (data) {
$("#result").val(data);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
```
app.py代码：
```python
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from suanfa import LSTM
app = Flask(__name__)
# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size=1, hidden_size=32, num_layers=2, output_size=1).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
# 读取数据并归一化处理
data = pd.read_csv('shuju.csv')
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))
# 定义预测函数
def predict(date):
# 获取前4个月的销售额数据
last_4_month = []
for i in range(4):
year, month = date.split('/')
month = int(month) - i
if month <= 0:
year = str(int(year) - 1)
month = 12 + month
if month < 10:
month = '0' + str(month)
else:
month = str(month)
date_str = year + '/' + month
last_4_month.append(data[data['Date'] == date_str]['TotalPrice'].values[0])
last_4_month.reverse()
input_data = torch.tensor(last_4_month).view(1, 4, 1).float().to(device)
# 模型预测
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
output = scaler.inverse_transform(output.cpu().numpy())[0][0]
return round(output, 2)
# 定义路由
@app.route('/')
def index():
return render_template('predict.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_result():
date = request.form.get('date')
result = predict(date)
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
在运行完以上代码后，通过访问http://localhost:5000/即可进入销售预测系统。用户选择好年月后点击预测按钮，系统就会调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，并将预测结果显示在页面下方的结果返回框中。
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Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。
此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。
在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。
对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。
而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。
在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。
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1. fmt包的使用
Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。
- 输出信息到控制台
- Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。
- Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。
- Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。
- 从控制台读取信息
- Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。
- Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。
- Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。
2. 输入输出的格式化
Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。
- Print函数使用格式化占位符
- `%v`表示使用默认格式输出值。
- `%+v`会包含结构体的字段名。
- `%#v`会输出Go语法表示的值。
- `%T`会输出值的数据类型。
- `%t`用于布尔类型。
- `%d`用于十进制整数。
- `%b`用于二进制整数。
- `%c`用于字符（rune）。
- `%x`用于十六进制整数。
- `%f`用于浮点数。
- `%s`用于字符串。
- `%q`用于带双引号的字符串。
- `%%`用于百分号本身。
3. 示例代码分析
在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。
```go
package main
import "fmt"
func main() {
var name string
fmt.Print("请输入您的名字: ")
fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中
fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息
}
```
以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。
4. 代码注释和文档编写
在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。
总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。