计算机毕业设计：Python出行数据智能分析与预测平台 Django框架可视化数据分析 PyEcharts 交通深度学习（建议收藏）✅

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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、Pandas、PyEcharts、K-Means聚类、随机森林分类。

功能模块：

用户管理模块
数据可视化模块
分析预测模块
数据管理模块
后台管理模块
系统基础模块

项目介绍：城市居民出行模式可视化系统基于Django框架构建，专注于城市居民出行数据的分析与展示。系统采用MySQL存储出行数据，通过ECharts实现柱状图、饼图、折线图、散点图、环形图等多种图表可视化，集成K-Means聚类算法实现出行模式划分，利用随机森林分类算法完成出行方式预测。平台分为用户与管理员两种角色，提供数据查询、多维度可视化分析、出行预测、数据管理及权限控制等功能，可有效支持城市交通规划决策与出行规律研究。

2、项目界面

出行数据分析可视化
该页面为出行数据分析可视化大屏，通过柱状图、饼图、折线图等多种图表，从出发地、到达地、出行方式、出行时间等多个维度，直观呈现出行距离、时长、占比等多维度出行数据，实现出行数据的全局可视化分析与展示。

在这里插入图片描述

出行数据分析可视化
该页面为出行数据分析可视化系统的首页，顶部展示今日总出行次数、总行程距离、平均行程耗时、人均出行方式等核心运营指标并附环比变化，下方通过折线图呈现每日出行趋势分析，实现出行数据的概览与趋势可视化监控。
在这里插入图片描述

出行数据分析模块展示
该页面作为出行数据分析可视化系统的核心展示大屏，整合了多维度出行数据统计、柱状图分析、饼图展示等功能模块，以直观图表呈现不同出发地的总出行距离、各区域到达地的平均出行时长等关键信息，实现对出行数据的全景式监控分析与结果展示。

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出行数据分析可视化页面
该页面为出行数据分析可视化系统的数据分析模块，通过散点图呈现不同出行方式的平均出行距离，以折线图展示不同出发时间的总出行时长变化趋势，用环形图呈现不同出行方式的占比情况，实现出行数据多维度的可视化分析与展示。

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出行数据分析可视化数据查看页面
该页面为出行数据分析可视化系统的数据查看模块，提供字段筛选与筛选值输入功能，可按出发时间、出发地点等维度筛选出行数据，以表格形式展示出行相关明细数据，支持分页浏览，实现出行原始数据的查询、筛选与明细查看。

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出行数据分析可视化预测页面
该页面为出行数据分析可视化系统的分析预测模块，提供出发时间、地点等出行信息的输入区域，支持提交分析出行模式，输出预测出行方式等分析结果，并以散点图呈现出行模式可视化内容，实现出行行为的预测分析与结果展示。

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出行数据分析可视化登录页面
页面呈现的是一套用户身份验证与账号管理系统，包含登录、注册核心流程，支持输入用户名与密码进行身份核验，可注册新账号，同时集成了数据统计与业务管理功能，实现用户信息的有序管理与交互操作。

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出行数据分析可视化后台数据管理页面
该页面为出行数据分析可视化系统的后台数据管理模块，以表格形式展示出行相关明细数据，提供增加、删除、导出到CSV等操作功能，支持分页浏览数据，实现出行原始数据的管理、维护与导出。

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3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统后端采用Python 3.x语言与Django 5.0.7框架构建，利用其强大的ORM机制和路由系统完成业务逻辑处理与数据库交互。前端使用HTML5、CSS3和JavaScript实现页面布局与交互效果，结合ECharts图表库完成数据可视化渲染。数据库选用MySQL存储出行记录与用户信息。管理界面通过SimpleUI进行美化，提升后台操作体验。数据处理环节集成Pandas库进行数据清洗与转换，PyEcharts辅助生成可视化图表。算法层面引入K-Means聚类算法实现出行模式自动划分，采用随机森林分类算法完成出行方式的智能预测。

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全生命周期管理，支持用户注册、登录、注销以及个人信息维护。登录环节集成验证码验证机制，有效防范恶意登录行为。系统区分普通用户与管理员两种角色，普通用户可进行数据查询与预测分析，管理员则拥有数据管理和后台配置权限，实现差异化的访问控制。
数据可视化模块
作为系统的核心展示模块，通过柱状图、饼图、折线图、散点图、环形图、漏斗图等多种图表类型，从出发地分布、到达地分布、出行方式占比、出发时间规律、行程距离与耗时等多个维度进行数据呈现。模块提供数据大屏展示功能，顶部展示今日总出行次数、总行程距离、平均行程耗时、人均出行方式等核心指标并附环比变化，下方通过折线图监控每日出行趋势，实现出行数据的全局可视化分析与趋势监控。
分析预测模块
依托机器学习算法提供智能预测能力，用户可输入出发时间、出发地点、行程距离等信息，系统调用随机森林模型预测出行方式，同时运用K-Means聚类完成出行模式分类。预测结果以文本形式输出，并辅以散点图进行可视化呈现，帮助用户理解出行行为的潜在规律与分类特征。
数据管理模块
该模块面向管理员提供数据操作功能，以表格形式展示出行明细数据，支持按出发时间、出发地点等字段进行筛选查询。管理员可执行新增、删除数据记录的操作，并支持将数据导出为CSV文件，方便离线分析与备份。数据表格采用分页浏览机制，提升海量数据的管理效率。
后台管理模块
基于Django Admin框架并结合SimpleUI主题进行界面优化，提供用户中心、权限管理、认证授权等子功能。管理员可在后台对用户信息、系统日志、功能权限进行集中配置与管理，保障系统运行的规范性与安全性。
系统基础模块
包含页面导航栏、系统配置选项、主题样式切换、交互控件等基础功能，统一系统各页面的视觉风格与操作逻辑，确保用户在不同模块间切换流畅、交互响应稳定，为整体功能运行提供可靠的基础支撑。

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性平台，针对城市交通出行场景提供了清晰的数据展示与智能分析能力。系统采用Django框架搭建整体架构，前端结合ECharts实现丰富的图表可视化，后端集成Pandas进行数据处理，并运用K-Means聚类与随机森林算法实现出行模式划分与出行方式预测。系统功能结构完整，包含用户管理、数据可视化、分析预测、数据管理、后台管理及系统基础六大模块，既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。整体系统界面简洁易用，部署简便，运行稳定，具备良好的扩展性与应用价值，能够为城市交通规划、出行规律研究及相关决策提供直观可靠的数据支持。

4、核心代码

1import gradio as gr
2import pandas as pd
3import numpy as np
4from sklearn.cluster import KMeans
5from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
6from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
7from sklearn.model_selection import train_test_split
8import matplotlib.pyplot as plt
9import seaborn as sns
10
11# 假设数据已转换为DataFrame格式
12data = pd.read_csv("../数据.csv")
13# 数据预处理
14le_departure = LabelEncoder()
15le_arrival = LabelEncoder()
16le_mode = LabelEncoder()
17
18data['出发地点'] = le_departure.fit_transform(data['出发地点'])
19data['到达地点'] = le_arrival.fit_transform(data['到达地点'])
20data['出行方式'] = le_mode.fit_transform(data['出行方式'])
21
22# 将时间转换为小时格式
23data['出发小时'] = data['出发时间'].apply(lambda x: int(x.split(':')[0]) + int(x.split(':')[1]) / 60)
24
25# 特征工程
26features = data[['出发小时', '出发地点', '到达地点', '行程距离', '行程耗时']]
27travel_mode = data['出行方式']
28
29# K-means聚类分析出行模式
30kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
31data['出行模式'] = kmeans.fit_predict(features)
32
33# 训练随机森林模型预测出行方式
34X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, travel_mode, test_size=0.2, random_state=42)
35rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
36rf_model.fit(X_train, y_train)
37
38# 可视化函数
39def plot_travel_patterns(cluster):
40    cluster_data = data[data['出行模式'] == cluster]
41    plt.figure(figsize=(10, 6))
42    sns.scatterplot(x='出发小时', y='行程距离', hue=le_mode.inverse_transform(cluster_data['出行方式']),
43                    size=cluster_data['行程耗时'], data=cluster_data, palette='viridis')
44    plt.title(f'出行模式 {cluster} 可视化')
45    plt.xlabel('出发时间 (小时)')
46    plt.ylabel('行程距离 (公里)')
47    plt.legend(title='出行方式')
48    plt.tight_layout()
49    return plt
50
51# 查询和预测函数
52def analyze_travel(departure_time, departure_loc, arrival_loc, distance, duration):
53    # 转换为数值
54    dep_hour = int(departure_time.split(':')[0]) + int(departure_time.split(':')[1]) / 60
55    dep_loc = le_departure.transform([departure_loc])[0]
56    arr_loc = le_arrival.transform([arrival_loc])[0]
57    input_features = np.array([[dep_hour, dep_loc, arr_loc, float(distance), float(duration)]])
58    
59    # 预测出行模式和方式
60    cluster = kmeans.predict(input_features)[0]
61    predicted_mode = le_mode.inverse_transform(rf_model.predict(input_features))[0]
62    
63    # 生成可视化
64    plot = plot_travel_patterns(cluster)
65    
66    # 返回结果
67    return (f"预测出行模式: {cluster}\n预测出行方式: {predicted_mode}\n"
68            f"模式特点: {describe_cluster(cluster)}"), plot
69
70# 描述每个聚类的特点
71def describe_cluster(cluster):
72    cluster_data = data[data['出行模式'] == cluster]
73    avg_time = cluster_data['出发小时'].mean()
74    avg_distance = cluster_data['行程距离'].mean()
75    avg_duration = cluster_data['行程耗时'].mean()
76    common_mode = le_mode.inverse_transform([cluster_data['出行方式'].mode()[0]])[0]
77    return (f"平均出发时间: {avg_time:.2f}小时, 平均距离: {avg_distance:.2f}公里, "
78            f"平均耗时: {avg_duration:.2f}分钟, 最常见出行方式: {common_mode}")
79
80# Gradio界面
81with gr.Blocks(title="预测") as demo:
82    gr.Markdown("# 预测")
83    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。")
84    
85    with gr.Row():
86        with gr.Column():
87            departure_time = gr.Textbox(label="出发时间 (HH:MM)", value="08:00")
88            departure_loc = gr.Dropdown(label="出发地点", choices=list(le_departure.classes_))
89            arrival_loc = gr.Dropdown(label="到达地点", choices=list(le_arrival.classes_))
90            distance = gr.Textbox(label="行程距离 (公里)", value="10.0")
91            duration = gr.Textbox(label="行程耗时 (分钟)", value="20.0")
92            submit_btn = gr.Button("分析出行模式")
93        
94        with gr.Column():
95            output_text = gr.Textbox(label="分析结果")
96            output_plot = gr.Plot(label="出行模式可视化")
97    
98    submit_btn.click(
99        fn=analyze_travel,
100        inputs=[departure_time, departure_loc, arrival_loc, distance, duration],
101        outputs=[output_text, output_plot]
102    )
103
104demo.launch()
105
106