博主介绍✌全网粉丝50W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python 语言、Django 框架、Echarts 可视化库、随机森林回归预测算法、Gradio 交互界面构建库、MySQL 数据库功能模块数据可视化大屏模块动漫数据分析模块动漫数据中心模块动漫预测系统模块价格趋势分析模块动漫周边产品管理模块用户认证模块后台管理模块项目介绍本系统是基于 Python 与 Django 开发的动漫周边产品市场需求预测平台集成随机森林回归算法实现销量预测。系统通过可视化大屏以漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种形式展示动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及产品均价等数据。数据中心支持字段筛选与多维度数据查询。预测模块基于随机森林模型用户输入动漫类型、周边类型、地区、热度、价格等参数后系统输出预测销量并支持价格趋势分析。平台提供用户登录、个人中心及管理员后台管理功能支持数据的导入导出与权限控制为商家优化库存与销售策略提供数据支撑。2、项目界面动漫数据分析可视化大屏该页面是动漫数据分析可视化系统的核心大屏整合多维度数据展示与统计模块通过漏斗图、饼图、折线图、柱状图及散点图等多种可视化形式呈现不同动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及不同受欢迎程度下的产品均价等数据还展示新动漫发布数、交易金额及周边库存的统计概览实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据分析页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据分析页整合多维度数据展示模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据分析页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据分析页整合多维度数据展示模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据中心页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据中心页提供字段筛选与数据查询功能可展示动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格、销量、库存等核心数据列表支持分页浏览数据实现动漫周边基础数据的集中管理与快速查询筛选。动漫预测系统页面该页面是基于大数据的动漫周边产品市场需求预测系统提供动漫类型、周边产品类型、地区及动漫热度、价格、库存等信息的输入选择模块支持预测销量生成可导出预测记录与价格趋势图还能开展价格趋势分析直观呈现价格与预测销量的关联关系。动漫预测系统价格趋势分析页面该页面是动漫周边产品市场需求预测系统的价格趋势分析模块提供库存数量调节功能通过折线图直观呈现不同价格与对应预测销量的变化关系实现动漫周边产品价格趋势的可视化分析与市场需求的直观研判。这是一个动漫周边产品管理系统的页面核心功能模块包含顶部的系统导航栏涵盖首页、用户中心、动漫周边产品、管理、认证和授权等核心功能入口中部的搜索与操作区支持按动漫类型、周边产品类型、地区等维度筛选检索数据同时提供新增、删除、导出 CSV、从 CSV 导入数据、保存等数据管理操作下方是数据展示区以列表形式呈现动漫周边产品的 ID、动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格等全量信息实现动漫周边产品数据的集中可视化管理与高效运维。动漫数据分析可视化系统登录页面该页面是动漫数据分析可视化系统的登录入口提供账号、密码及验证码输入模块支持记住我选项设有登录操作按钮与注册入口可完成用户身份验证与账号创建保障系统访问安全与用户账号管理。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建数据库选用 MySQL 进行数据存储。预测算法基于随机森林回归模型通过训练集与测试集划分实现销量预测。前端可视化借助 Echarts 图表库实现漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种图形渲染。预测交互界面使用 Gradio 搭建支持参数输入、预测结果生成及图表导出功能。二、功能模块详细介绍· 数据可视化大屏模块作为系统核心大屏整合多维度数据展示与统计模块通过漏斗图、饼图、折线图、柱状图及散点图等多种可视化形式呈现不同动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及不同受欢迎程度下的产品均价等数据同时展示新动漫发布数、交易金额及周边库存统计概览实现动漫周边多维度数据的整体态势呈现。· 动漫数据分析模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析。· 动漫数据中心模块提供字段筛选与数据查询功能可展示动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格、销量、库存等核心数据列表支持分页浏览数据实现动漫周边基础数据的集中管理与快速查询筛选。· 动漫预测系统模块基于随机森林回归预测模型提供动漫类型、周边产品类型、地区及动漫热度、价格、库存等信息的输入选择模块。用户输入相关参数后系统生成预测销量并支持导出预测记录与价格趋势图实现市场需求精准预测。· 价格趋势分析模块提供库存数量调节功能通过折线图直观呈现不同价格与对应预测销量的变化关系实现动漫周边产品价格趋势的可视化分析与市场需求的直观研判。· 动漫周边产品管理模块提供按动漫类型、周边产品类型、地区等维度的筛选检索功能支持新增、删除、导出 CSV、从 CSV 导入数据、保存等数据管理操作以列表形式集中展示动漫周边产品的全量信息实现高效数据运维。· 用户认证模块提供账号、密码及验证码输入模块支持记住我选项设有登录操作按钮与注册入口可完成用户身份验证与账号创建保障系统访问安全与用户账号管理。· 后台管理模块支持管理员进行用户信息管理、动漫周边产品管理、日志记录管理及权限管理实现系统后台数据的全方位管控与运维。三、项目总结本系统是基于 Python 与 Django 开发的动漫周边产品市场需求预测平台集成随机森林回归算法实现销量精准预测。系统通过可视化大屏以漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种形式展示动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及产品均价等数据。数据中心支持多维度数据筛选与查询。预测模块基于随机森林模型用户输入动漫类型、周边类型、地区、热度、价格等参数后输出预测销量并支持价格趋势分析通过 Gradio 构建的交互界面实现参数输入、预测生成及图表导出。平台提供用户登录、个人中心及管理员后台管理功能支持数据的导入导出与权限控制为商家优化库存与销售策略提供科学决策依据。4、核心代码importgradioasgrimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimporttempfilefromdatetimeimportdatetime plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]# 设置中文字体plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 解决负号显示为方框的问题# 加载数据try:datapd.read_csv(anime_peripherals_data.csv,encodingutf-8)exceptFileNotFoundError:raiseFileNotFoundError(请确保 anime_peripherals_data.csv 文件存在于工作目录中)# 数据预处理le_anime_typeLabelEncoder()le_product_typeLabelEncoder()le_regionLabelEncoder()data[动漫类型]le_anime_type.fit_transform(data[动漫类型])data[周边产品类型]le_product_type.fit_transform(data[周边产品类型])data[地区]le_region.fit_transform(data[地区])# 特征和目标变量feature_columns[动漫类型,周边产品类型,地区,动漫热度,价格,库存]Xdata[feature_columns]ydata[销量]# 分割训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_testtrain_test_split(X,y,test_size0.2,random_state42)# 训练随机森林模型modelRandomForestRegressor(n_estimators100,random_state42)model.fit(X_train,y_train)# 存储预测历史prediction_history[]# 预测函数defpredict_sales(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):try:# 将输入的类别转换为编码anime_type_encodedle_anime_type.transform([anime_type])[0]product_type_encodedle_product_type.transform([product_type])[0]region_encodedle_region.transform([region])[0]# 输入数据使用 DataFrame 以保留特征名称input_datapd.DataFrame([[anime_type_encoded,product_type_encoded,region_encoded,popularity,price,stock]],columnsfeature_columns)# 预测销量predicted_salesmodel.predict(input_data)[0]# 确保预测销量非负predicted_salesmax(0,int(predicted_sales))# 存储预测结果prediction_history.append({动漫类型:anime_type,周边产品类型:product_type,地区:region,动漫热度:popularity,价格:price,库存:stock,预测销量:predicted_sales})returnpredicted_salesexceptExceptionase:returnf预测出错:{str(e)}# 生成价格趋势图使用 Matplotlibdefgenerate_price_trend(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):try:# 将输入的类别转换为编码anime_type_encodedle_anime_type.transform([anime_type])[0]product_type_encodedle_product_type.transform([product_type])[0]region_encodedle_region.transform([region])[0]# 生成价格范围 (0 to 500)pricesnp.arange(0,501,50)sales_predictions[]forpinprices:input_datapd.DataFrame([[anime_type_encoded,product_type_encoded,region_encoded,popularity,p,stock]],columnsfeature_columns)predicted_salesmodel.predict(input_data)[0]sales_predictions.append(max(0,int(predicted_sales)))# 确保非负# 创建 Matplotlib 折线图plt.figure(figsize(8,6))plt.plot(prices,sales_predictions,color#4B0082,linewidth2,label预测销量)plt.fill_between(prices,sales_predictions,color#4B0082,alpha0.2)plt.title(价格与预测销量的关系)plt.xlabel(价格 (元))plt.ylabel(预测销量 (件))plt.grid(True)plt.legend()returnplt.gcf()# 返回 Matplotlib 图表对象exceptExceptionase:print(f生成价格趋势出错:{str(e)})returnNone# 导出预测结果到 CSVdefexport_predictions():ifnotprediction_history:return没有预测记录可导出,Nonetry:# 使用临时目录来避免权限问题temp_dirtempfile.gettempdir()timestampdatetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S)output_fileos.path.join(temp_dir,fpredictions_{timestamp}.csv)dfpd.DataFrame(prediction_history)df.to_csv(output_file,indexFalse,encodingutf-8-sig)# 使用 utf-8-sig 避免乱码returnf预测结果已导出到:{output_file},output_fileexceptExceptionase:print(f导出 CSV 出错:{str(e)})returnf导出 CSV 出错:{str(e)},None# 导出价格趋势图defexport_price_trend_chart(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):figgenerate_price_trend(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock)iffigisNone:return生成图表失败无法导出,Nonetry:# 使用临时目录来避免权限问题temp_dirtempfile.gettempdir()timestampdatetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S)output_fileos.path.join(temp_dir,fprice_trend_{timestamp}.png)fig.savefig(output_file,dpi300,bbox_inchestight)plt.close(fig)# 关闭图表以释放资源returnf价格趋势图已导出到:{output_file},output_fileexceptExceptionase:print(f导出图表出错:{str(e)})returnf导出图表出错:{str(e)},None# Gradio 界面withgr.Blocks(title动漫数据分析可视化)asdemo:gr.Markdown(# 动漫数据分析可视化)gr.Markdown(输入动漫周边产品的相关信息预测其销量并查看价格趋势。)withgr.Row():withgr.Column():anime_type_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_anime_type.classes_),label动漫类型,valuele_anime_type.classes_[0])product_type_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_product_type.classes_),label周边产品类型,valuele_product_type.classes_[0])region_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_region.classes_),label地区,valuele_region.classes_[0])popularity_inputgr.Slider(0,100,step1,label动漫热度,value50)price_inputgr.Slider(0,500,step1,label价格 (元),value100)stock_inputgr.Slider(0,1000,step1,label库存 (件),value200)withgr.Column():outputgr.Textbox(label预测结果)submit_btngr.Button(预测销量)withgr.Row():export_csv_btngr.Button(导出预测记录 (CSV))export_chart_btngr.Button(导出价格趋势图 (PNG))export_statusgr.Textbox(label导出状态)# 价格趋势图gr.Markdown(### 价格趋势分析)price_trend_plotgr.Plot(label价格 vs 预测销量)defsafe_predict(*args):try:salespredict_sales(*args)plotgenerate_price_trend(*args)ifplotisNone:returnf预测销量:{sales}件,None,生成图表失败returnf预测销量:{sales}件,plot,exceptExceptionase:returnf预测出错:{str(e)},None,f操作出错:{str(e)}defhandle_export_csv():message,file_pathexport_predictions()returnmessage,file_pathiffile_pathelseNonedefhandle_export_chart(*args):message,file_pathexport_price_trend_chart(*args)returnmessage,file_pathiffile_pathelseNonesubmit_btn.click(fnsafe_predict,inputs[anime_type_input,product_type_input,region_input,popularity_input,price_input,stock_input],outputs[output,price_trend_plot,export_status])export_csv_btn.click(fnhandle_export_csv,inputsNone,outputs[export_status,gr.File(label下载预测记录)])export_chart_btn.click(fnhandle_export_chart,inputs[anime_type_input,product_type_input,region_input,popularity_input,price_input,stock_input],outputs[export_status,gr.File(label下载价格趋势图)])gr.Markdown()demo.launch()5、项目列表6、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
计算机毕业设计：Python基于机器学习与数据大屏的动漫周边预测系统 Django框架 可视化 随机森林 Gradio 大数据 图书 书籍（建议收藏）✅
发布时间：2026/7/22 16:54:40
博主介绍✌全网粉丝50W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python 语言、Django 框架、Echarts 可视化库、随机森林回归预测算法、Gradio 交互界面构建库、MySQL 数据库功能模块数据可视化大屏模块动漫数据分析模块动漫数据中心模块动漫预测系统模块价格趋势分析模块动漫周边产品管理模块用户认证模块后台管理模块项目介绍本系统是基于 Python 与 Django 开发的动漫周边产品市场需求预测平台集成随机森林回归算法实现销量预测。系统通过可视化大屏以漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种形式展示动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及产品均价等数据。数据中心支持字段筛选与多维度数据查询。预测模块基于随机森林模型用户输入动漫类型、周边类型、地区、热度、价格等参数后系统输出预测销量并支持价格趋势分析。平台提供用户登录、个人中心及管理员后台管理功能支持数据的导入导出与权限控制为商家优化库存与销售策略提供数据支撑。2、项目界面动漫数据分析可视化大屏该页面是动漫数据分析可视化系统的核心大屏整合多维度数据展示与统计模块通过漏斗图、饼图、折线图、柱状图及散点图等多种可视化形式呈现不同动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及不同受欢迎程度下的产品均价等数据还展示新动漫发布数、交易金额及周边库存的统计概览实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据分析页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据分析页整合多维度数据展示模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据分析页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据分析页整合多维度数据展示模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析与整体态势呈现。动漫数据中心页面该页面是动漫数据分析可视化系统的数据中心页提供字段筛选与数据查询功能可展示动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格、销量、库存等核心数据列表支持分页浏览数据实现动漫周边基础数据的集中管理与快速查询筛选。动漫预测系统页面该页面是基于大数据的动漫周边产品市场需求预测系统提供动漫类型、周边产品类型、地区及动漫热度、价格、库存等信息的输入选择模块支持预测销量生成可导出预测记录与价格趋势图还能开展价格趋势分析直观呈现价格与预测销量的关联关系。动漫预测系统价格趋势分析页面该页面是动漫周边产品市场需求预测系统的价格趋势分析模块提供库存数量调节功能通过折线图直观呈现不同价格与对应预测销量的变化关系实现动漫周边产品价格趋势的可视化分析与市场需求的直观研判。这是一个动漫周边产品管理系统的页面核心功能模块包含顶部的系统导航栏涵盖首页、用户中心、动漫周边产品、管理、认证和授权等核心功能入口中部的搜索与操作区支持按动漫类型、周边产品类型、地区等维度筛选检索数据同时提供新增、删除、导出 CSV、从 CSV 导入数据、保存等数据管理操作下方是数据展示区以列表形式呈现动漫周边产品的 ID、动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格等全量信息实现动漫周边产品数据的集中可视化管理与高效运维。动漫数据分析可视化系统登录页面该页面是动漫数据分析可视化系统的登录入口提供账号、密码及验证码输入模块支持记住我选项设有登录操作按钮与注册入口可完成用户身份验证与账号创建保障系统访问安全与用户账号管理。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建数据库选用 MySQL 进行数据存储。预测算法基于随机森林回归模型通过训练集与测试集划分实现销量预测。前端可视化借助 Echarts 图表库实现漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种图形渲染。预测交互界面使用 Gradio 搭建支持参数输入、预测结果生成及图表导出功能。二、功能模块详细介绍· 数据可视化大屏模块作为系统核心大屏整合多维度数据展示与统计模块通过漏斗图、饼图、折线图、柱状图及散点图等多种可视化形式呈现不同动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及不同受欢迎程度下的产品均价等数据同时展示新动漫发布数、交易金额及周边库存统计概览实现动漫周边多维度数据的整体态势呈现。· 动漫数据分析模块通过柱状图呈现不同动漫类型周边产品总销量利用饼图展示不同地区周边产品总销售额借助散点图统计不同动漫受欢迎程度下的周边产品平均价格辅以折线图呈现不同周边类型的总库存实现动漫周边多维度数据的直观可视化分析。· 动漫数据中心模块提供字段筛选与数据查询功能可展示动漫类型、周边产品类型、地区、动漫热度、价格、销量、库存等核心数据列表支持分页浏览数据实现动漫周边基础数据的集中管理与快速查询筛选。· 动漫预测系统模块基于随机森林回归预测模型提供动漫类型、周边产品类型、地区及动漫热度、价格、库存等信息的输入选择模块。用户输入相关参数后系统生成预测销量并支持导出预测记录与价格趋势图实现市场需求精准预测。· 价格趋势分析模块提供库存数量调节功能通过折线图直观呈现不同价格与对应预测销量的变化关系实现动漫周边产品价格趋势的可视化分析与市场需求的直观研判。· 动漫周边产品管理模块提供按动漫类型、周边产品类型、地区等维度的筛选检索功能支持新增、删除、导出 CSV、从 CSV 导入数据、保存等数据管理操作以列表形式集中展示动漫周边产品的全量信息实现高效数据运维。· 用户认证模块提供账号、密码及验证码输入模块支持记住我选项设有登录操作按钮与注册入口可完成用户身份验证与账号创建保障系统访问安全与用户账号管理。· 后台管理模块支持管理员进行用户信息管理、动漫周边产品管理、日志记录管理及权限管理实现系统后台数据的全方位管控与运维。三、项目总结本系统是基于 Python 与 Django 开发的动漫周边产品市场需求预测平台集成随机森林回归算法实现销量精准预测。系统通过可视化大屏以漏斗图、饼图、折线图、柱状图、散点图等多种形式展示动漫类型周边销量、地区销售额、周边库存及产品均价等数据。数据中心支持多维度数据筛选与查询。预测模块基于随机森林模型用户输入动漫类型、周边类型、地区、热度、价格等参数后输出预测销量并支持价格趋势分析通过 Gradio 构建的交互界面实现参数输入、预测生成及图表导出。平台提供用户登录、个人中心及管理员后台管理功能支持数据的导入导出与权限控制为商家优化库存与销售策略提供科学决策依据。4、核心代码importgradioasgrimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimporttempfilefromdatetimeimportdatetime plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]# 设置中文字体plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 解决负号显示为方框的问题# 加载数据try:datapd.read_csv(anime_peripherals_data.csv,encodingutf-8)exceptFileNotFoundError:raiseFileNotFoundError(请确保 anime_peripherals_data.csv 文件存在于工作目录中)# 数据预处理le_anime_typeLabelEncoder()le_product_typeLabelEncoder()le_regionLabelEncoder()data[动漫类型]le_anime_type.fit_transform(data[动漫类型])data[周边产品类型]le_product_type.fit_transform(data[周边产品类型])data[地区]le_region.fit_transform(data[地区])# 特征和目标变量feature_columns[动漫类型,周边产品类型,地区,动漫热度,价格,库存]Xdata[feature_columns]ydata[销量]# 分割训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_testtrain_test_split(X,y,test_size0.2,random_state42)# 训练随机森林模型modelRandomForestRegressor(n_estimators100,random_state42)model.fit(X_train,y_train)# 存储预测历史prediction_history[]# 预测函数defpredict_sales(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):try:# 将输入的类别转换为编码anime_type_encodedle_anime_type.transform([anime_type])[0]product_type_encodedle_product_type.transform([product_type])[0]region_encodedle_region.transform([region])[0]# 输入数据使用 DataFrame 以保留特征名称input_datapd.DataFrame([[anime_type_encoded,product_type_encoded,region_encoded,popularity,price,stock]],columnsfeature_columns)# 预测销量predicted_salesmodel.predict(input_data)[0]# 确保预测销量非负predicted_salesmax(0,int(predicted_sales))# 存储预测结果prediction_history.append({动漫类型:anime_type,周边产品类型:product_type,地区:region,动漫热度:popularity,价格:price,库存:stock,预测销量:predicted_sales})returnpredicted_salesexceptExceptionase:returnf预测出错:{str(e)}# 生成价格趋势图使用 Matplotlibdefgenerate_price_trend(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):try:# 将输入的类别转换为编码anime_type_encodedle_anime_type.transform([anime_type])[0]product_type_encodedle_product_type.transform([product_type])[0]region_encodedle_region.transform([region])[0]# 生成价格范围 (0 to 500)pricesnp.arange(0,501,50)sales_predictions[]forpinprices:input_datapd.DataFrame([[anime_type_encoded,product_type_encoded,region_encoded,popularity,p,stock]],columnsfeature_columns)predicted_salesmodel.predict(input_data)[0]sales_predictions.append(max(0,int(predicted_sales)))# 确保非负# 创建 Matplotlib 折线图plt.figure(figsize(8,6))plt.plot(prices,sales_predictions,color#4B0082,linewidth2,label预测销量)plt.fill_between(prices,sales_predictions,color#4B0082,alpha0.2)plt.title(价格与预测销量的关系)plt.xlabel(价格 (元))plt.ylabel(预测销量 (件))plt.grid(True)plt.legend()returnplt.gcf()# 返回 Matplotlib 图表对象exceptExceptionase:print(f生成价格趋势出错:{str(e)})returnNone# 导出预测结果到 CSVdefexport_predictions():ifnotprediction_history:return没有预测记录可导出,Nonetry:# 使用临时目录来避免权限问题temp_dirtempfile.gettempdir()timestampdatetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S)output_fileos.path.join(temp_dir,fpredictions_{timestamp}.csv)dfpd.DataFrame(prediction_history)df.to_csv(output_file,indexFalse,encodingutf-8-sig)# 使用 utf-8-sig 避免乱码returnf预测结果已导出到:{output_file},output_fileexceptExceptionase:print(f导出 CSV 出错:{str(e)})returnf导出 CSV 出错:{str(e)},None# 导出价格趋势图defexport_price_trend_chart(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock):figgenerate_price_trend(anime_type,product_type,region,popularity,price,stock)iffigisNone:return生成图表失败无法导出,Nonetry:# 使用临时目录来避免权限问题temp_dirtempfile.gettempdir()timestampdatetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S)output_fileos.path.join(temp_dir,fprice_trend_{timestamp}.png)fig.savefig(output_file,dpi300,bbox_inchestight)plt.close(fig)# 关闭图表以释放资源returnf价格趋势图已导出到:{output_file},output_fileexceptExceptionase:print(f导出图表出错:{str(e)})returnf导出图表出错:{str(e)},None# Gradio 界面withgr.Blocks(title动漫数据分析可视化)asdemo:gr.Markdown(# 动漫数据分析可视化)gr.Markdown(输入动漫周边产品的相关信息预测其销量并查看价格趋势。)withgr.Row():withgr.Column():anime_type_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_anime_type.classes_),label动漫类型,valuele_anime_type.classes_[0])product_type_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_product_type.classes_),label周边产品类型,valuele_product_type.classes_[0])region_inputgr.Dropdown(choiceslist(le_region.classes_),label地区,valuele_region.classes_[0])popularity_inputgr.Slider(0,100,step1,label动漫热度,value50)price_inputgr.Slider(0,500,step1,label价格 (元),value100)stock_inputgr.Slider(0,1000,step1,label库存 (件),value200)withgr.Column():outputgr.Textbox(label预测结果)submit_btngr.Button(预测销量)withgr.Row():export_csv_btngr.Button(导出预测记录 (CSV))export_chart_btngr.Button(导出价格趋势图 (PNG))export_statusgr.Textbox(label导出状态)# 价格趋势图gr.Markdown(### 价格趋势分析)price_trend_plotgr.Plot(label价格 vs 预测销量)defsafe_predict(*args):try:salespredict_sales(*args)plotgenerate_price_trend(*args)ifplotisNone:returnf预测销量:{sales}件,None,生成图表失败returnf预测销量:{sales}件,plot,exceptExceptionase:returnf预测出错:{str(e)},None,f操作出错:{str(e)}defhandle_export_csv():message,file_pathexport_predictions()returnmessage,file_pathiffile_pathelseNonedefhandle_export_chart(*args):message,file_pathexport_price_trend_chart(*args)returnmessage,file_pathiffile_pathelseNonesubmit_btn.click(fnsafe_predict,inputs[anime_type_input,product_type_input,region_input,popularity_input,price_input,stock_input],outputs[output,price_trend_plot,export_status])export_csv_btn.click(fnhandle_export_csv,inputsNone,outputs[export_status,gr.File(label下载预测记录)])export_chart_btn.click(fnhandle_export_chart,inputs[anime_type_input,product_type_input,region_input,popularity_input,price_input,stock_input],outputs[export_status,gr.File(label下载价格趋势图)])gr.Markdown()demo.launch()5、项目列表6、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式
