Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk memulakan dengan cepat rangka kerja analisis siri masa Nabi Django?

Bagaimana untuk memulakan dengan cepat rangka kerja analisis siri masa Nabi Django?

WBOY
WBOYasal
2023-09-28 19:17:021446semak imbas

如何快速入门Django Prophet时间序列分析框架?

Bagaimana untuk memulakan dengan cepat rangka kerja analisis siri masa Nabi Django?

Pengenalan:
Analisis siri masa ialah kaedah penting untuk ramalan, analisis dan pembinaan model data siri masa. Dalam Python, Django Prophet ialah rangka kerja analisis siri masa yang popular berdasarkan perpustakaan Nabi Facebook dan boleh disepadukan dengan lancar dengan rangka kerja Django. Artikel ini akan memperkenalkan cara cepat mula menggunakan Django Prophet untuk analisis siri masa dalam projek Django dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pasang Django Prophet
Pertama, anda perlu memasang Django Prophet dalam projek. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang:

pip install django-prophet

2. Cipta model siri masa Django

  1. Buat aplikasi bernama "timeseries" dalam projek Django:

startapppython manage.py

  1. Buat model siri masa dalam model fail models.py, contohnya:

daripada model import django.db

kelas TimeSeries(models.Model):

rreee

3 Import data
penciptaan Dalam model jujukan, kita perlu mengimport data siri masa.

  1. Buat fungsi import data dan panggil fungsi import ini dalam fungsi paparan. Contohnya, dalam fail views.py:

from django.shortcuts import render
from .models import TimeSeries

def import_data(request):

date = models.DateField()
value = models.FloatField()
  1. Buat fungsi import data load_data(), yang digunakan untuk load_data() import data dari luar Muatkan data siri masa daripada fail dan kembalikan senarai data. Kod sampel adalah seperti berikut:

import csv

def load_data():

# 调用时间序列数据导入函数
data = load_data()

# 将数据保存到数据库中
for entry in data:
    TimeSeries.objects.create(date=entry['date'], value=entry['value'])

return render(request, 'import_success.html')

4 Analisis dan ramalan siri masa

  1. Buat analisis fungsi analisis siri masa() untuk menganalisis dan meramal data siri masa. Kod sampel adalah seperti berikut:

dari nabi import Prophet

def analysis():

data = []
with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        entry = {'date': row['date'], 'value': float(row['value'])}
        data.append(entry)
return data
  1. Panggil fungsi analisis siri masa dalam fungsi pandangan. Kod sampel adalah seperti berikut:

daripada .models import TimeSeries

analisis def(permintaan):

# 从数据库中获取时间序列数据
data = TimeSeries.objects.all().values('date', 'value')

# 创建一个Prophet对象
prophet = Prophet()

# 为Prophet对象传入时间序列数据
prophet.fit(data)

# 创建一个日期范围以进行预测
future = prophet.make_future_dataframe(periods=365)

# 进行预测
forecast = prophet.predict(future)

return forecast

5 Paparkan hasil analisis

  1. Buat templat fail analysis_result.html untuk memaparkan hasil analisis siri masa. . Kod sampel adalah seperti berikut:

{% untuk kemasukan dalam ramalan %}

# 调用时间序列分析函数
forecast = analyze()

# 将分析结果传递给模板
return render(request, 'analysis_result.html', {'forecast': forecast})

{% endfor %}

  1. Buat fungsi paparan untuk memaparkan templat hasil analisis dan menghantar hasil analisis kepada templat. Kod sampel adalah seperti berikut:

from .models import TimeSeries

def analysis(request):

<p>{{ entry.date }}</p>
<p>{{ entry.yhat }}</p>

6. Jalankan projek Django
Masukkan direktori di mana projek Django terletak pada baris arahan, dan jalankan arahan berikut untuk memulakan pelayan pembangunan Django:

python manage.py runserver

7 Nota tentang menggunakan Django Prophet untuk analisis siri masa

  1. Dalam penggunaan sebenar, anda perlu menambah lebih banyak medan pada model TimeSeries mengikut perniagaan anda. keperluan, seperti bermusim, cuti dan bidang lain.
  2. Perlu melaraskan parameter dalam fungsi analisis() berdasarkan data siri masa sebenar, seperti menambah model bermusim, dsb.
  3. Cara import data perlu diselaraskan mengikut keperluan sebenar Data boleh diimport dari pangkalan data atau melalui kaedah lain.

Kesimpulan:
Melalui langkah di atas, kami boleh menyepadukan rangka kerja Nabi Django dengan cepat dalam projek Django dan melaksanakan analisis dan ramalan siri masa. Sudah tentu, penggunaan khusus dan pelarasan parameter memerlukan kajian dan amalan lanjut berdasarkan keperluan sebenar. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit bantuan untuk semua orang untuk memulakan dengan cepat rangka kerja analisis siri masa Nabi Django.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memulakan dengan cepat rangka kerja analisis siri masa Nabi Django?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn