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@@ -792,7 +792,7 @@ def getNAndC(data, url):
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# 设置图表布局
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fig.update_layout(
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title={
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- 'text': f"有机质与全氮相关关系图，y={round(slope,2)}x + {round(intercept,2)},R²={round(r[1],2)}",
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+ 'text': f"有机质与全氮相关关系图，y={round(slope,2)}x + {round(intercept,2)},R²={round(r[1], 2) ** 2},R={round(r[1],2)}",
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'xanchor': 'center', # 控制水平对齐，可选'left', 'center', 'right'
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'yanchor': 'bottom', # 控制垂直对齐，可选'top', 'middle', 'bottom'
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'x': 0.5, # 控制标题的水平位置，0.5代表中心，可以是小数（相对位置）或整数（像素位置）
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@@ -902,10 +902,45 @@ def getMetal(simpleData):
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# 16.阳离子交换量与交换性盐基总量
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def cationExchangeCapacity(data, url):
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# 绘图
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- x = data['阳离子交换量']
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- y = data['交换性盐基总量']
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- getInteractiveImg(x, y, '阳离子交换量与交换性盐基总量相关关系', [], [], '', [], [], '', url,
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- '阳离子交换量与交换性盐基总量相关关系', '样品序号', 'mg/kg', data['原样品编号'])
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+ x1 = data['阳离子交换量']
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+ y1 = data['交换性盐基总量']
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+ fig = go.Figure(data=go.Scatter(
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+ x=x1,
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+ y=y1,
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+ text=data['原样品编号'].to_numpy(),
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+ mode='markers', name='阳离子交换量与交换性盐基总量相关性散点图',
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+ marker=dict(
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+ size=4, # 点的大小
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+ color='blue', # 点的颜色
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+ ))
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+ )
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+ print(3.43)
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+ # 使用sklearn的LinearRegression进行最小二乘法拟合
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+ model = LinearRegression()
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+ model.fit(x1.to_numpy().reshape(-1, 1), y1)
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+ # 计算拟合直线的斜率和截距
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+ slope = model.coef_[0]
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+ intercept = model.intercept_
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+ r, _ = np.corrcoef(y1, slope * x1 + intercept)
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+ # 绘制拟合直线
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+ fig.add_trace(go.Scatter(x=x1, y=slope * x1 + intercept, mode='lines', name='拟合直线'))
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+ # plt.plot(x, slope * x + intercept, color='red', label='拟合直线', linewidth=2)
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+ # 设置图表布局
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+ fig.update_layout(
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+ title={
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+ 'text': f"阳离子交换量与交换性盐基总量相关性散点图，y={round(slope, 2)}x + {round(intercept, 2)},R²={round(r[1], 2) ** 2},R={round(r[1], 1)}",
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+ 'xanchor': 'center', # 控制水平对齐，可选'left', 'center', 'right'
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+ 'yanchor': 'bottom', # 控制垂直对齐，可选'top', 'middle', 'bottom'
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+ 'x': 0.5, # 控制标题的水平位置，0.5代表中心，可以是小数（相对位置）或整数（像素位置）
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+ 'y': 0.9 # 控制标题的垂直位置，0.9代表底部，可以是小数或整数
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+ },
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+ xaxis_title='阳离子交换量（g/kg）',
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+ yaxis_title='交换性盐基总量（mS/cm）')
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+ html_file_path = f"{url}/阳离子交换量与交换性盐基总量相关性散点图.html"
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+ pio.write_html(fig, file=html_file_path, auto_open=False)
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+ # 同时保存一份图片
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+ pio.write_image(fig, f"{url}/阳离子交换量与交换性盐基总量相关性散点图.png")
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+
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# cationExchangeCapacity('')
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# 17.交换性盐基：二者之差 交换性盐基总量cmol(+)/kg 交换性钙镁钠钾之和 区分ph>7.5 和ph值<7.5
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@@ -976,7 +1011,7 @@ def manyTypes(data,url):
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# 设置图表布局
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fig.update_layout(
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title={
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- 'text':f"全盐量与电导率相关关系图，y={round(slope, 2)}x + {round(intercept, 2)},R²={round(r[1], 2)}",
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+ 'text':f"全盐量与电导率相关关系图，y={round(slope, 2)}x + {round(intercept, 2)},R²={round(r[1], 2) ** 2},R={round(r[1], 2)}",
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'xanchor': 'center', # 控制水平对齐，可选'left', 'center', 'right'
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'yanchor': 'bottom', # 控制垂直对齐，可选'top', 'middle', 'bottom'
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'x': 0.5, # 控制标题的水平位置，0.5代表中心，可以是小数（相对位置）或整数（像素位置）
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@@ -994,10 +1029,9 @@ def manyTypes(data,url):
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y2 = filterData['离子总量'].sort_values()
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y3 = filterData['全盐量'].sort_values()
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y4 = (y2-y3).sort_values()
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-
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getInteractiveImg(x2, y2, '离子总量', x2, y3, '水溶性盐总量', x2, y4,
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- '离子总量与水溶性盐总量之差', url,
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- '离子总量与水溶性盐总量关系图', '样品序号', '离子总量/水溶性盐总量(g/kg)', data['原样品编号'])
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+ '离子总量与水溶性盐总量之差', url,
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+ '离子总量与水溶性盐总量关系图', '样品序号', '离子总量/水溶性盐总量(g/kg)', data['原样品编号'])
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# 绘制水稳数据折线图
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def makeWaterImg(data,url,name):
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张世豪