tkinter设计gui窗口如何显示预测结果

时间: 2024-03-13 09:46:26 浏览: 23
要在tkinter窗口中显示预测结果,你可以使用一个Entry部件来让用户输入数据,一个Button部件来触发预测操作,以及一个Label部件来显示预测结果。以下是一个简单的示例程序: ```python import tkinter as tk root = tk.Tk() root.title("预测程序") # 创建一个Entry部件,用于输入数据 data_entry = tk.Entry(root) data_entry.pack() # 创建一个Label部件,用于显示预测结果 result_label = tk.Label(root, text="") result_label.pack() # 定义一个函数,用于进行预测并更新Label部件的内容 def predict(): # 从Entry部件中获取输入数据 data = data_entry.get() # 进行预测,这里用一个简单的示例函数代替 result = "预测结果:" + str(len(data)) # 更新Label部件的内容 result_label.config(text=result) # 创建一个Button部件,用于触发预测操作 predict_button = tk.Button(root, text="预测", command=predict) predict_button.pack() root.mainloop() ``` 在这个程序中,我们创建了一个tkinter窗口,并添加了一个Entry部件、一个Label部件和一个Button部件。当用户点击Button时,程序将获取Entry部件中的输入数据,并进行预测。预测结果将被格式化为字符串,并更新Label部件的内容,从而显示在窗口中。你可以根据自己的需要修改预测函数,并使用它来替换示例中的简单函数。

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# 预测f_PM25per1h def pre_data(): # 创建新窗口和 GUI 元素 pre_window = tk.Toplevel(window) pre_window.title("数据预测") # 创建下拉菜单 selected_field = tkinter.StringVar(pre_window) selected_field.set("f_id") # 设置默认选项 field_dropdown = tkinter.OptionMenu(pre_window, selected_field, "f_id", "f_areacode", "f_area", "f_time", "f_place", "f_AQI", "f_AQItype", "f_PM25per1h", "f_PM10per1h", "f_COper1h", "f_NO2per1h", "f_O3per1h", "f_O3per8h", "f_SO2per1h", "f_majorpollutant") field_dropdown.pack(side="left") # 创建输入框 search_entry = tkinter.Entry(pre_window) search_entry.pack(side="left") # 创建查询按钮 search_button = tkinter.Button(pre_window, text="预测", command=lambda: predict(search_entry.get())) search_button.pack() result_label = tk.Label(pre_window, text="") result_label.pack() # 实现预测函数 def predict(x): # 建立与 SQLite 数据库的连接 conn6 = sqlite3.connect('exp11.db') c6 = conn6.cursor() # 查询数据库中的数据 c6.execute("SELECT f_AQI, f_PM25per1h FROM table11") data6 = c6.fetchall() x_data = [item[0] for item in data6] y_data = [item[1] for item in data6] # 构建线性回归模型并进行训练 model = LinearRegression() model.fit([[x] for x in x_data], y_data) try: x = float(x) y_pred = model.predict([[x]])[0] result_label.config(text=f"预测值f_PM25per1h为:{round(y_pred, 2)}") except ValueError: result_label.config(text="请输入有效的数值!") # 关闭数据库连接 conn6.close() # 启动窗口事件循环 pre_window.mainloop()帮我修改这段代码使其可以预测数据

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

import tensorflow as tf import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import filedialog import time import pandas as pd import stock_predict as pred def creat_windows(): win = tk.Tk() # 创建窗口 sw = win.winfo_screenwidth() sh = win.winfo_screenheight() ww, wh = 800, 450 x, y = (sw - ww) / 2, (sh - wh) / 2 win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, x, y - 40)) # 居中放置窗口 win.title('LSTM股票预测') # 窗口命名 f_open =open('dataset_2.csv') canvas = tk.Label(win) canvas.pack() var = tk.StringVar() # 创建变量文字 var.set('选择数据集') tk.Label(win, textvariable=var, bg='#C1FFC1', font=('宋体', 21), width=20, height=2).pack() tk.Button(win, text='选择数据集', width=20, height=2, bg='#FF8C00', command=lambda: getdata(var, canvas), font=('圆体', 10)).pack() canvas = tk.Label(win) L1 = tk.Label(win, text="选择你需要的 列(请用空格隔开,从0开始)") L1.pack() E1 = tk.Entry(win, bd=5) E1.pack() button1 = tk.Button(win, text="提交", command=lambda: getLable(E1)) button1.pack() canvas.pack() win.mainloop() def getLable(E1): string = E1.get() print(string) gettraindata(string) def getdata(var, canvas): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() var.set("注,最后一个为label") # 读取文件第一行标签 with open(file_path, 'r', encoding='gb2312') as f: # with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 读取所有行 data2 = lines[0] print() canvas.configure(text=data2) canvas.text = data2 def gettraindata(string): f_open = open(file_path) df = pd.read_csv(f_open) # 读入股票数据 list = string.split() print(list) x = len(list) index=[] # data = df.iloc[:, [1,2,3]].values # 取第3-10列 (2:10从2开始到9) for i in range(x): q = int(list[i]) index.append(q) global data data = df.iloc[:, index].values print(data) main(data) def main(data): pred.LSTMtest(data) var.set("预测的结果是:" + answer) if __name__ == "__main__": creat_windows()这个代码能实现什么功能

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