Upload 5 files

cycle.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+from pathlib import Path
+import pickle
+import streamlit as st
+import datetime
+from PIL import Image
+import pandas as pd
+from datetime import timedelta
+
+# ====================== главная страница ============================
+# параметры главной страницы
+# https://docs.streamlit.io/library/api-reference/utilities/st.set_page_config
+st.set_page_config(
+    layout="wide",
+    initial_sidebar_state="auto",
+    page_title="M-cycle",
+    page_icon="🧊",
+)
+# ----------- функции -------------------------------------
+
+# функция для загрузки картинки с диска
+# кэшируем, иначе каждый раз будет загружаться заново
+@st.cache_data
+def load_image(image_path):
+    image = Image.open(image_path)
+    # обрезка до нужного размера с сохранением пропорций
+    MAX_SIZE = (600, 400)
+    image.thumbnail(MAX_SIZE)
+    return image
+
+# функция загрузки модели
+# кэшируем, иначе каждый раз будет загружаться заново
+@st.cache_data
+def load_model(model_path):
+    # загрузка сериализованной модели
+    with open(model_path, 'rb') as f:
+        model = pickle.load(f)
+    return model
+
+
+# ------------- загрузка картинки для страницы и модели ---------
+
+# путь до картинки
+image_path = Path.cwd() / 'Dias-fertiles-de-una-mujer.jpg'
+image = load_image(image_path)
+
+# путь до модели
+model_path = Path.cwd() / 'model_sar.pkl'
+model_sar = load_model(model_path)
+
+
+# ---------- отрисовка текста и картинки ------------------------
+st.write(
+    """
+    # Прогноз менструального цикла
+    Введите ваши данные и получите результат
+    """
+)
+
+# отрисовка картинки на странице
+st.image(image)
+
+
+# ====================== боковое меню для ввода данных ===============
+
+st.sidebar.header('Введите данные')
+
+# словарь с названиями признаков и описанием для удобства
+features_dict = {
+    'date_last': 'Дата последней менструации',
+    'pred_num': 'Прогноз (количество месяцев)',
+      }
+
+# кнопки - слайдеры для ввода данных человека
+date_last = st.sidebar.date_input(features_dict['date_last'], value=None)
+pred_num = st.sidebar.slider(features_dict['pred_num'], min_value=1, max_value=3, value=1, step=1)
+
+
+# предикт моделью входных данных, на выходе даты цикла
+st_prediction = model_sar.forecast(pred_num)
+st_prediction_int = st_prediction.astype(int)
+pred_list = st_prediction_int.to_list()
+new_list = []
+for i in range(len(pred_list)):
+    new_list.append(pred_list[i] + sum(pred_list[:i]))
+pred_cicle = pd.DataFrame(new_list, columns=['sarima_pred'])
+pred_cicle['sarima_pred'] = pred_cicle['sarima_pred'].astype(str)
+pred_cicle['sarima_pred'] = pred_cicle['sarima_pred'] + ' days'
+pred_cicle['sarima_pred'] = pd.to_timedelta(pred_cicle['sarima_pred'])
+pred_cicle['Даты цикла'] = pd.Timestamp(date_last) + pred_cicle['sarima_pred']
+pred_cicle["Дни овуляции"] = pred_cicle["Даты цикла"] - timedelta(days=14)
+pred_cicle['a'] = '/'
+
+# вывести предсказание модели
+st.write("## Даты начала менструального цикла")
+st.write(pred_cicle[['Даты цикла', 'a']].to_string(index=False, header=False))
+st.write("## Дни овуляции")
+st.write(pred_cicle[['Дни овуляции', 'a']].to_string(index=False, header=False))

main.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+# This is a sample Python script.
+
+# Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code.
+# Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings.
+
+
+def print_hi(name):
+    # Use a breakpoint in the code line below to debug your script.
+    print(f'Hi, {name}')  # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.
+
+
+# Press the green button in the gutter to run the script.
+if __name__ == '__main__':
+    print_hi('PyCharm')
+
+# See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/

model_sar.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:44f3d6e41f2259173fd399e5783cfc0066c4612da0e21930e880116af3254288
+size 923141