def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass,把上述def函数封装成web接口,同时进行具体说明要如何进行调用
时间: 2023-08-08 12:06:10 浏览: 90
为了封装成 Web 接口,我们可以使用 Flask 框架。首先需要在 Python 中安装 Flask 库。
在 Flask 中,我们需要定义一个路由函数来处理客户端的请求。在本例中,我们可以定义一个名为 `time_series_analysis` 的路由函数,它接受 POST 请求,请求体中包含配件销售数据,返回时间序列分析结果。具体实现如下:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/time_series_analysis', methods=['POST'])
def time_series_analysis():
arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12']
date_arr = []
for date_str in arr0:
date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m')
date_arr.append(date_obj.timestamp())
arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float)
data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float)
df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y'])
df = df.dropna()
acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True)
if (p < 0.05).any():
short_term_dependency = True
else:
short_term_dependency = False
acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True)
if (p < 0.05).any():
periodicity = True
else:
periodicity = False
adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y'])
if adf_result[1] < 0.05:
stationary = True
else:
stationary = False
res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12)
if np.isnan(res.seasonal).any():
seasonal_variation = False
else:
seasonal_variation = True
return jsonify({
'short_term_dependency': short_term_dependency,
'periodicity': periodicity,
'stationary': stationary,
'seasonal_variation': seasonal_variation
})
```
在定义好路由函数后,我们需要启动 Flask 应用程序。我们可以在 Python 文件中加入以下代码:
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
其中 `debug=True` 参数表示在开发环境下运行应用程序,这样在出现错误时可以输出详细的错误信息。
在启动 Flask 应用程序后,我们可以使用 HTTP 工具(如 Postman)向 `http://localhost:5000/time_series_analysis` 发送 POST 请求,请求体包含配件销售数据。请求体格式如下:
```json
{
"data": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]
}
```
其中 `data` 键对应的值是一个包含 24 个数字的数组,表示连续 24 个月的配件销售数据。服务器会对这些数据进行时间序列分析,并返回 JSON 格式的结果:
```json
{
"periodicity": false,
"seasonal_variation": false,
"short_term_dependency": true,
"stationary": false
}
```
其中 `short_term_dependency` 表示时间序列是否具有短期依赖性,`periodicity` 表示时间序列是否具有周期性,`stationary` 表示时间序列是否是平稳的,`seasonal_variation` 表示时间序列是否存在季节性变化。这些结果可以帮助我们对时间序列进行更深入的分析和决策。
阅读全文