Update app.py

app.py

@@ -1,60 +1,39 @@
 import streamlit as st
 import pandas as pd
 import numpy as np
-import plotly.graph_objects as go
-from sklearn.model_selection import train_test_split
+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
-import matplotlib.pyplot as plt
 
-# عنوان برنامه
-st.title('داشبورد تحلیل رشد و عملکرد نیشکر')
+# مرحله 1: راه اندازی Streamlit و کتابخانه‌ها
+st.title('داشبورد تجزیه و تحلیل نیشکر')
 
-# منوی جانبی برای آپلود فایل
-st.sidebar.header('آپلود داده‌ها')
-uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("فایل CSV، Excel، PDF یا TIFF خود را آپلود کنید", type=["csv", "xlsx", "pdf", "tiff"])
-
-# پردازش داده‌ها
+# 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("نمایش داده‌ها:")
-    st.write(df.head())
+    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)
     
-    # انتخاب ستون‌ها برای تجزیه و تحلیل
-    if 'Height' in df.columns and 'Yield' in df.columns:
-        st.write("پردازش داده‌ها...")
-        
-        # نمایش نمودار سه بعدی ارتفاع
-        fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=df.pivot_table(index='هفته', columns='رشد', values='ارتفاع').values)])
-        fig.update_layout(title='نمودار سه بعدی ارتفاع', autosize=False, width=700, height=700)
-        st.plotly_chart(fig)
-        
-        # نمایش نمودار هیستوگرام سه بعدی
-        hist_data = [go.Histogram3d(
-            x=df['هفته'], y=df['رشد'], z=df['ارتفاع'],
-            colorscale='Viridis'
-        )]
-        hist_layout = go.Layout(title='هیستوگرام سه بعدی ارتفاع', width=700, height=700)
-        st.plotly_chart(go.Figure(data=hist_data, layout=hist_layout))
-        
-        # تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین
-        X = df.drop(columns=['Yield'])
-        y = df['Yield']
-        
-        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, random_state=42)
-        model.fit(X_train, y_train)
-        
-        y_pred = model.predict(X_test)
-        mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
-        st.write(f"خطای میانگین مربعات: {mse}")
-        
-        # نمایش توصیه‌های NPK
-        st.write("توصیه‌های NPK برای سطح خاک:")
-        npk_recommendations = model.feature_importances_
-        st.write(f"N: {npk_recommendations[0]:.2f}, P: {npk_recommendations[1]:.2f}, K: {npk_recommendations[2]:.2f}")
+    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.
 
-# شروع برنامه Streamlit
-if __name__ == '__main__':
-    st._main_run_clExplicitMain(True, ['streamlit', 'run', 'app.py'])