2023 고등교육학회컵 전국 학부생 C 코드 분석 모델링 수학 경시대회

불가항력으로 인해 코드의 일부(첫 번째 질문의 일부)만 아래에 표시되고 나머지 코드는 기사 끝에 있습니다.

먼저 필요한 패키지를 가져옵니다.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.font_manager as fm

데이터 읽기:

 Read the data
'''
# data_1: 6 个蔬菜品类的商品信息
# data_2: 销售流水明细数据
# data_3: 蔬菜类商品的批发价格
# data_4: 蔬菜类商品的近期损耗率
附件 1 中，部分单品名称包含的数字编号表示不同的供应来源。
附件 4 中的损耗率反映了近期商品的损耗情况，通过近期盘点周期的数据计算得到。

'''
data_1 = pd.read_excel('../data/附件1.xlsx')
data_2 = pd.read_excel('../data/附件2.xlsx')
data_3 = pd.read_excel('../data/附件3.xlsx')
data_4 = pd.read_excel('../data/附件4.xlsx')

중간에 일부 데이터 처리 부분을 건너뛰고 시각화 결과를 살펴보겠습니다.

# 以季度为周期，可视化不同蔬菜品类销售量的变化趋势
# 将销售数据按照季度进行重采样
quarterly_sales = merged_data.resample('Q', on='销售日期')['销量(千克)'].sum()
# 将销售数据按照分类名称和季度进行分组，计算每个品类在每个季度的销售量
# sales_by_category = merged_data[merged_data['销售类型'] == '销售'].groupby(['分类名称', pd.Grouper(key='销售日期', freq='Q')])['销量(千克)'].sum() - merged_data[merged_data['销售类型'] == '退货'].groupby(['分类名称', pd.Grouper(key='销售日期', freq='Q')])['销量(千克)'].sum()
sales_by_category = merged_data[merged_data['销售类型'] == '销售'].groupby(['分类名称', pd.Grouper(key='销售日期', freq='Q')])['销量(千克)'].sum()
# 可视化销售量变化趋势
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
for category in sales_by_category.index.levels[0]:
    ax.plot(sales_by_category.loc[category].index, sales_by_category.loc[category].values, label=category)
ax.legend()
ax.set_xlabel('季度')
ax.set_ylabel('销售量（千克）')
ax.set_title('蔬菜各品类销售量变化趋势')
plt.savefig('../results/sales_num_trend.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

히트맵 코드의 일부:

# 计算各品类销售量之间的相关系数
corr_matrix = sales_by_quarter.corr()

# 可视化相关系数矩阵
sns.set(style='white')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', ax=ax)
ax.set_title('蔬菜各品类销售量相关系数矩阵', fontproperties=font)
for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)
    tick.set_fontproperties(font)
for tick in ax.get_yticklabels():
    tick.set_rotation(0)
    tick.set_fontproperties(font)
plt.xlabel('分类名称', fontproperties=font)
plt.ylabel('分类名称', fontproperties=font)
plt.savefig('../results/corr_matrix.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

# 可视化相关系数矩阵
sns.set(style='white')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 16))
sns.heatmap(corr_matrix_top_veggies, annot=True, cmap='coolwarm', ax=ax)
ax.set_title('销量前15的蔬菜单品销售量相关系数矩阵', fontproperties=font)
for tick in ax.get_xticklabels():
    tick.set_rotation(45)
    tick.set_fontproperties(font)
for tick in ax.get_yticklabels():
    tick.set_rotation(0)
    tick.set_fontproperties(font)
plt.xlabel('分类名称', fontproperties=font)
plt.ylabel('分类名称', fontproperties=font)
plt.savefig('../results/corr_matrix_top_veggies.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

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