app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# مرحله 1: راه اندازی Streamlit و کتابخانه‌ها
st.title('داشبورد تجزیه و تحلیل نیشکر')

# مرحله 2: آپلود و پردازش داده‌ها
uploaded_file = st.file_uploader("آپلود فایل داده‌ها", type=['csv', 'xlsx', 'pdf', 'tiff'])
if uploaded_file is not None:
    # فرض بر این است که فایل CSV است
    df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.write(df)

    # مرحله 3: تجسم سه بعدی
    fig = px.scatter_3d(df, x='x_column', y='y_column', z='z_column', color='color_column')
    st.plotly_chart(fig)

    # مرحله 4: یکپارچه سازی یادگیری ماشین
    X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3']]  # ویژگی‌های مورد نظر
    y = df['target']  # هدف پیش‌بینی
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    st.write('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))

    # توصیه‌های NPK
    st.write('توصیه‌های NPK بر اساس پیش‌بینی‌ها')
    # اینجا کد برای تولید توصیه‌های NPK بر اساس مدل قرار می‌گیرد

# توجه: این کد فقط یک نمونه است و باید بر اساس داده‌های واقعی و نیازهای پروژه تنظیم شود.