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?
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
startapppython manage.py
daripada model import django.db
kelas TimeSeries(models.Model):
rreee3 Import data
penciptaan Dalam model jujukan, kita perlu mengimport data siri masa.
from django.shortcuts import render
from .models import TimeSeries
def import_data(request):
date = models.DateField() value = models.FloatField()
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
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
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
{% 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 %}
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
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!