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
时间: 2023-07-14 07:13:41 浏览: 153
基于vue.js+python flask+mysql实现的网页文件系统
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。
阅读全文
相关推荐
最新推荐
Python写的一个定时重跑获取数据库数据
在本文中，我们将探讨如何使用Python编写一个定时任务来重试获取数据库数据，直到成功。这个方法对于大数据处理场景尤其有用，因为它能自动化处理数据获取失败的情况，避免手动干预。 首先，我们需要创建一个数据库...
python和flask中返回JSON数据的方法
在Python和Flask框架中，返回JSON数据是常见的任务，特别是在构建RESTful API时。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。以下是关于如何在...
Pythonweb框架Flask中文手册2020.9最新版.PDF
Flask是一个轻量级、灵活且强大的Python web框架，其核心设计理念是“微”，意味着它提供了一个基本的架构，允许开发者根据需要添加各种扩展来实现复杂的功能。 手册内容分为多个部分，首先介绍了Flask的基本概念和...
python实现通过flask和前端进行数据收发
在这个例子中，我们将创建一个简单的Flask应用，该应用能够接收前端发送的数据并返回响应。 首先，让我们看看Python的Flask代码部分： ```python from flask import Flask, jsonify, render_template, request ...
Python的Flask框架中@app.route的用法教程
在Python的Flask框架中，`@app.route` 是一个装饰器，用于定义路由规则，它使得我们可以将URL映射到特定的函数，从而实现HTTP请求处理。当我们定义一个视图函数并使用`@app.route`装饰它时，Flask会根据指定的URL...
正整数数组验证库：确保值符合正整数规则
资源摘要信息:"validate.io-positive-integer-array是一个JavaScript库，用于验证一个值是否为正整数数组。该库可以通过npm包管理器进行安装，并且提供了在浏览器中使用的方案。"
该知识点主要涉及到以下几个方面：
1. JavaScript库的使用：validate.io-positive-integer-array是一个专门用于验证数据的JavaScript库，这是JavaScript编程中常见的应用场景。在JavaScript中，库是一个封装好的功能集合，可以很方便地在项目中使用。通过使用这些库，开发者可以节省大量的时间，不必从头开始编写相同的代码。
2. npm包管理器：npm是Node.js的包管理器，用于安装和管理项目依赖。validate.io-positive-integer-array可以通过npm命令"npm install validate.io-positive-integer-array"进行安装，非常方便快捷。这是现代JavaScript开发的重要工具，可以帮助开发者管理和维护项目中的依赖。
3. 浏览器端的使用：validate.io-positive-integer-array提供了在浏览器端使用的方案，这意味着开发者可以在前端项目中直接使用这个库。这使得在浏览器端进行数据验证变得更加方便。
4. 验证正整数数组：validate.io-positive-integer-array的主要功能是验证一个值是否为正整数数组。这是一个在数据处理中常见的需求，特别是在表单验证和数据清洗过程中。通过这个库，开发者可以轻松地进行这类验证，提高数据处理的效率和准确性。
5. 使用方法：validate.io-positive-integer-array提供了简单的使用方法。开发者只需要引入库，然后调用isValid函数并传入需要验证的值即可。返回的结果是一个布尔值，表示输入的值是否为正整数数组。这种简单的API设计使得库的使用变得非常容易上手。
6. 特殊情况处理：validate.io-positive-integer-array还考虑了特殊情况的处理，例如空数组。对于空数组，库会返回false，这帮助开发者避免在数据处理过程中出现错误。
总结来说，validate.io-positive-integer-array是一个功能实用、使用方便的JavaScript库，可以大大简化在JavaScript项目中进行正整数数组验证的工作。通过学习和使用这个库，开发者可以更加高效和准确地处理数据验证问题。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【损失函数与随机梯度下降】：探索学习率对损失函数的影响，实现高效模型训练
# 1. 损失函数与随机梯度下降基础
在机器学习中，损失函数和随机梯度下降（SGD）是核心概念，它们共同决定着模型的训练过程和效果。本
在ADS软件中，如何选择并优化低噪声放大器的直流工作点以实现最佳性能？
在使用ADS软件进行低噪声放大器设计时，选择和优化直流工作点是至关重要的步骤，它直接关系到放大器的稳定性和性能指标。为了帮助你更有效地进行这一过程，推荐参考《ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧》，这将为你提供实用的设计技巧和优化方法。
参考资源链接：[ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧](https://wenku.csdn.net/doc/9867xzg0gw?spm=1055.2569.3001.10343)
直流工作点的选择应基于晶体管的直流特性，如I-V曲线，确保工作点处于晶体管的最佳线性区域内。在ADS中，你首先需要建立一个包含晶体管和偏置网络
系统移植工具集：镜像、工具链及其他必备软件包
资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具，这些组件共同作用，使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。"
系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时，开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像，还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。
**系统镜像**
系统镜像是操作系统的核心部分，它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中，系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如，Linux系统镜像通常包含了内核（kernel）、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时，开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。
**工具链**
工具链是系统移植中的关键部分，它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常，工具链包括编译器（如GCC）、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中，开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如，如果原平台使用ARM架构，而目标平台使用x86架构，则需要重新编译源代码，生成可以在x86平台上运行的二进制文件。
**其他工具**
除了系统镜像和工具链，系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括：
- 启动加载程序（Bootloader）：负责初始化硬件设备，加载操作系统。
- 驱动程序：使得操作系统能够识别和管理硬件资源，如硬盘、显卡、网络适配器等。
- 配置工具：用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。
- 系统测试工具：用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。
**文件包**
文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在，方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容：
- 操作系统特定版本的镜像文件。
- 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。
- 启动加载程序的二进制代码。
- 驱动程序包。
- 配置和部署脚本。
- 文档说明，包括移植指南、版本说明和API文档等。
在进行系统移植时，开发者首先需要下载对应的文件包，解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中，开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验，以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。
总结来说，系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起，以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。