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1、项目介绍

技术栈
Python 3.x、Django 5.0.7、MySQL、HTML5+CSS3+JavaScript、ECharts、SimpleUI，辅以Pandas、PyEcharts等数据处理与可视化库，集成K-Means聚类、随机森林分类算法。

功能模块

• 用户管理模块
• 数据可视化模块
• 应用工具模块
• 系统配置模块
• 应用中心模块
• 验证码模块

项目介绍
城市居民出行模式可视化系统基于Django框架搭建，专注于城市居民出行数据的分析与展示。系统采用MySQL数据库存储出行数据，通过ECharts实现多种图表可视化展示，结合K-Means聚类与随机森林算法实现出行模式划分和出行方式预测。平台分为用户与管理员两种角色，提供数据查询、可视化分析、预测、数据管理与权限控制等功能，可为城市交通规划与决策提供直观的数据支撑。

2、项目界面

出行数据分析可视化
该页面是一个出行数据分析可视化平台，通过柱状图、饼图、散点图、折线图和漏斗图等多种图表形式，从不同出发地的总出行距离、不同到达地的平均出行时长与总出行距离、不同出行方式的平均出行距离及占比，以及不同出发时间的总出行时长等多个维度，对出行数据进行直观展示与分析，帮助用户清晰掌握出行相关信息。

出行数据分析可视化
该页面是一个出行数据分析可视化平台，左侧设有首页、数据分析、数据、数据大屏、分析预测等功能导航栏，主体区域通过数据卡片直观展示核心出行指标及变化情况，同时以趋势折线图呈现每日出行趋势，整体实现了出行数据的可视化展示与分析功能。

出行数据分析模块展示
该页面属于出行数据分析可视化平台的数据分析板块，左侧配备首页、数据分析、数据等功能导航栏，主体部分通过柱状图呈现不同出发地的总出行距离数据，还以饼图展示不同到达地的平均出行时长情况，实现了对出行相关维度数据的专项可视化分析。

出行数据分析可视化页面
该页面是一个出行数据分析可视化系统界面，左侧为导航栏，包含首页、数据分析、数据、数据大屏、分析预测等功能模块，右侧主区域展示了多种可视化图表，包括不同出行方式的散点图、按 30 分钟汇总的不同出发时间总出行时长折线图以及出行方式占比环形图，可直观呈现出行相关数据的分布与趋势。

出行数据分析可视化数据查看页面
该页面是出行数据分析可视化系统的数据查看模块，左侧导航栏包含首页、数据分析、数据、数据大屏、分析预测等功能入口，右侧主区域提供了按字段筛选数据的下拉选择与输入框、筛选按钮，同时展示出行数据表格，并支持分页查看功能。

出行数据分析可视化预测页面
该页面是出行数据分析可视化系统的分析预测模块，左侧导航栏包含首页、数据分析、数据、数据大屏、分析预测等功能入口，主区域提供出发时间、出发地点、到达地点、行程距离、行程耗时等信息的输入框，支持分析出行模式并展示预测结果与出行模式可视化散点图，可通过API使用或使用Gradio构建。

出行数据分析可视化登录页面
该页面是出行数据分析可视化系统的登录模块，提供用户名、密码和验证码输入框，以及登录和注册按钮，用户可通过输入账号信息完成登录操作，也可点击注册按钮进行账号注册，整体界面简洁，背景配有激励性文字，为用户提供系统访问的身份验证入口。

出行数据分析可视化后台数据管理页面
该页面是出行数据分析可视化系统的后台数据管理模块，左侧导航栏包含首页、用户中心、管理、认证和授权等功能入口，用户中心下设有数据和用户信息子模块，主区域提供数据的增加、删除、导出到csv等操作按钮，同时展示出行数据表格并支持分页查看功能。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本项目基于Python语言开发，后端采用Django框架搭建整体系统架构，搭配MySQL数据库完成出行数据与用户信息的存储管理。前端使用HTML5、CSS3、JavaScript结合ECharts实现各类图表可视化展示，并通过SimpleUI美化后台管理界面。项目集成Pandas、PyEcharts等工具库进行数据处理与图表生成，同时运用K-Means聚类算法和随机森林分类算法，实现出行模式划分与出行方式预测功能。

二、功能模块详细介绍

• 用户管理模块
  该模块负责系统账号的管理工作，支持用户注册、登录、注销以及个人信息维护，同时提供验证码验证功能，保障登录安全。系统区分普通用户与管理员角色，实现不同权限的访问控制，确保数据操作与功能使用的合理性。

• 数据可视化模块
  作为系统核心模块，通过柱状图、饼图、折线图、散点图、漏斗图、环形图等多种图表，对出发地、到达地、出行方式、出发时间、行程距离与耗时等维度进行多方位展示。同时提供数据大屏展示、趋势分析、数据筛选与分页查看等功能，直观呈现城市居民出行规律与数据分布。

• 分析预测模块
  依托机器学习算法实现智能预测功能，用户可输入出发时间、地点、行程距离等信息，系统通过随机森林模型预测出行方式，并结合K-Means聚类完成出行模式分类。模块支持预测结果展示与可视化散点图呈现，可通过Gradio快速构建交互界面，提升使用便捷性。

• 数据管理模块
  主要面向管理员提供数据操作能力，支持出行数据的查看、新增、删除、筛选查询以及导出为CSV文件等功能，同时对数据表格进行分页展示，方便对海量数据进行统一管理与维护，保证数据的完整性与可用性。

• 后台管理模块
  基于Django Admin与SimpleUI实现后台管理功能，包含用户中心、权限管理、认证授权等子模块，可对用户信息、系统日志、功能权限进行配置与管理，为系统稳定运行提供管理支撑。

• 系统基础模块
  包含页面导航、系统配置、主题样式、交互控件等基础功能，统一系统界面风格，优化用户操作体验，保证各模块之间跳转顺畅、交互稳定，为整体功能运行提供基础支撑。

三、项目总结
城市居民出行模式可视化系统是集数据管理、多维度可视化分析、机器学习预测于一体的综合平台，针对城市交通出行场景提供清晰的数据展示与智能分析能力。系统采用前后端结合的开发模式，界面简洁易用，功能结构完整，既可以满足普通用户对出行数据的查询、分析与预测需求，也支持管理员对数据和用户进行高效管理。项目在实现数据可视化的基础上融入智能算法，提升了系统的实用性与科学性，能够为城市交通规划、出行规律研究、交通决策提供直观可靠的数据支持。整体系统部署简便、运行稳定，具备良好的扩展性与应用价值，可在相关数据分析与展示类项目中进行借鉴与优化。

4、核心代码

import gradio as gr
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设数据已转换为DataFrame格式
data = pd.read_csv("../数据.csv")
# 数据预处理
le_departure = LabelEncoder()
le_arrival = LabelEncoder()
le_mode = LabelEncoder()

data['出发地点'] = le_departure.fit_transform(data['出发地点'])
data['到达地点'] = le_arrival.fit_transform(data['到达地点'])
data['出行方式'] = le_mode.fit_transform(data['出行方式'])

# 将时间转换为小时格式
data['出发小时'] = data['出发时间'].apply(lambda x: int(x.split(':')[0]) + int(x.split(':')[1]) / 60)

# 特征工程
features = data[['出发小时', '出发地点', '到达地点', '行程距离', '行程耗时']]
travel_mode = data['出行方式']

# K-means聚类分析出行模式
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
data['出行模式'] = kmeans.fit_predict(features)

# 训练随机森林模型预测出行方式
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, travel_mode, test_size=0.2, random_state=42)
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 可视化函数
def plot_travel_patterns(cluster):
    cluster_data = data[data['出行模式'] == cluster]
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    sns.scatterplot(x='出发小时', y='行程距离', hue=le_mode.inverse_transform(cluster_data['出行方式']),
                    size=cluster_data['行程耗时'], data=cluster_data, palette='viridis')
    plt.title(f'出行模式 {cluster} 可视化')
    plt.xlabel('出发时间 (小时)')
    plt.ylabel('行程距离 (公里)')
    plt.legend(title='出行方式')
    plt.tight_layout()
    return plt

# 查询和预测函数
def analyze_travel(departure_time, departure_loc, arrival_loc, distance, duration):
    # 转换为数值
    dep_hour = int(departure_time.split(':')[0]) + int(departure_time.split(':')[1]) / 60
    dep_loc = le_departure.transform([departure_loc])[0]
    arr_loc = le_arrival.transform([arrival_loc])[0]
    input_features = np.array([[dep_hour, dep_loc, arr_loc, float(distance), float(duration)]])
    
    # 预测出行模式和方式
    cluster = kmeans.predict(input_features)[0]
    predicted_mode = le_mode.inverse_transform(rf_model.predict(input_features))[0]
    
    # 生成可视化
    plot = plot_travel_patterns(cluster)
    
    # 返回结果
    return (f"预测出行模式: {cluster}\n预测出行方式: {predicted_mode}\n"
            f"模式特点: {describe_cluster(cluster)}"), plot

# 描述每个聚类的特点
def describe_cluster(cluster):
    cluster_data = data[data['出行模式'] == cluster]
    avg_time = cluster_data['出发小时'].mean()
    avg_distance = cluster_data['行程距离'].mean()
    avg_duration = cluster_data['行程耗时'].mean()
    common_mode = le_mode.inverse_transform([cluster_data['出行方式'].mode()[0]])[0]
    return (f"平均出发时间: {avg_time:.2f}小时, 平均距离: {avg_distance:.2f}公里, "
            f"平均耗时: {avg_duration:.2f}分钟, 最常见出行方式: {common_mode}")

# Gradio界面
with gr.Blocks(title="预测") as demo:
    gr.Markdown("# 预测")
    gr.Markdown("输入出行信息以查询模式和预测出行方式，并查看可视化结果。")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            departure_time = gr.Textbox(label="出发时间 (HH:MM)", value="08:00")
            departure_loc = gr.Dropdown(label="出发地点", choices=list(le_departure.classes_))
            arrival_loc = gr.Dropdown(label="到达地点", choices=list(le_arrival.classes_))
            distance = gr.Textbox(label="行程距离 (公里)", value="10.0")
            duration = gr.Textbox(label="行程耗时 (分钟)", value="20.0")
            submit_btn = gr.Button("分析出行模式")
        
        with gr.Column():
            output_text = gr.Textbox(label="分析结果")
            output_plot = gr.Plot(label="出行模式可视化")
    
    submit_btn.click(
        fn=analyze_travel,
        inputs=[departure_time, departure_loc, arrival_loc, distance, duration],
        outputs=[output_text, output_plot]
    )

demo.launch()

5、源码获取方式