fitt/newly_added/functions.py

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
from collections import OrderedDict
from mpl_toolkits import axisartist
from sympy import sympify, SympifyError
from scipy.optimize import curve_fit
from tkinter import filedialog
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from formula import expression_output

index = 1

def check_formula_syntax(formula):
    try:
        sympify(formula)
        return True
    except SympifyError:
        return False
# 创建弹出窗口
def creat_window(title):
    top = tk.Toplevel(Root)
    top.geometry("300x350")
    top.title(title)
    return top


# 输入框
def create_input_box(top, text, value):
    box_label = tk.Label(top, text=text)
    box_label.pack(padx=10, pady=10)
    box_size = tk.IntVar(top, value=value)  # 创建一个IntVar对象，并设置默认值为3
    box_size_entry = tk.Entry(top, textvariable=box_size)  # 关联IntVar对象
    box_size_entry.pack(padx=20, pady=20)
    return box_size_entry


def askfile():# 从本地选择一个文件，并返回文件的路径
    global sampleData
    # 弹出文件选择对话框，选择要打开的文本文件
    file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[('Text Files', '*.txt')])

    # 如果没有选择文件，直接返回
    if not file_path:
        return
    x, y = [], []#初始化x，y
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:#逐行读文件
            line = line.strip('\n')#移除换行符
            sx, sy = line.split(' ')#以空格分割x，y
            x.append(float(sx))#将sx转换为浮点数并加入数组
            y.append(float(sy))#将sy转换为浮点数并加入数组
    X, Y = np.array(x), np.array(y)#x，y数组转为array并赋值给全局变量
    sampleData.append(X)
    sampleData.append(Y)
    print(sampleData)


def create_func(code_str):
    # 创建一个空的命名空间
    namespace = {}
    # 使用exec函数执行字符串代码，并指定命名空间为locals
    exec(code_str, globals(), namespace)
    # 返回命名空间中的函数对象
    return namespace['func']
def draw_axis(low, high, step=250):
    fig = plt.figure(figsize=(4.4, 3.2))
    ax = axisartist.Subplot(fig, 111)# 使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
    fig.add_axes(ax)# 将绘图区对象添加到画布中
    ax.axis[:].set_visible(False)# 通过set_visible方法设置绘图区所有坐标轴隐藏
    ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0, 0)# 添加新的x坐标轴
    ax.axis["x"].set_axisline_style("-|>", size=1.0)# 给x坐标轴加上箭头
    ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1, 0)# 添加新的y坐标轴
    ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size=1.0)# y坐标轴加上箭头
    ax.axis["x"].set_axis_direction("bottom")# 设置x、y轴上刻度显示方向
    ax.axis["y"].set_axis_direction("left")# 设置x、y轴上刻度显示方向
    plt.xlim(low, high)  # 把x轴的刻度范围设置
    plt.ylim(low, high) # 把y轴的刻度范围设置
    ax.set_xticks(np.arange(low, high + 5, step))# 把x轴的刻度间隔设置
    ax.set_yticks(np.arange(low, high + 5, step))# 把y轴的刻度间隔设置
def fitting():
    global letters
    askfile()
    letters, result=expression_output(result2)
    # print(letters,result)
    # 定义要转换的字符串
    code_str = '''
def func({}):
    return {}
    '''.format(letters,result)
    # print(code_str)
    my_func = create_func(code_str)
    popt, pcov = curve_fit(my_func, sampleData[0], sampleData[1])# 用curve_fit来对点进行拟合
    draw_axis(-1000, 1000)  # 绘制坐标轴
    positive_mask = sampleData[0] >= 0.0#给样本点分类
    negative_mask = sampleData[1] < 0.0#给样本点分类
    positive_colors = ['red' if x >= 0.0 else 'blue' for x in sampleData[0]]#给样本点分类
    negative_colors = ['green' if x >= 0.0 else 'purple' for x in sampleData[0]]#给样本点分类
    #根据样本点类型决定样本点颜色
    plt.scatter(sampleData[0][positive_mask], sampleData[1][positive_mask], color=np.array(positive_colors)[positive_mask], lw=1)
    plt.scatter(sampleData[0][negative_mask], sampleData[1][negative_mask], color=np.array(negative_colors)[negative_mask], lw=1)
    curve_x = np.arange(-1000, 1000)#按照步长生成的一串数字
    curve_y = [my_func(i, * popt) for i in curve_x]# 根据x来计算y1值
    plt.plot(curve_x, curve_y, color='blue', label='Fitted Curve')#绘制拟合曲线
    plt.savefig(r"dot5.png", facecolor='w')  # 保存到本地
    plt.legend()
    plt.show()

def add():
    top = creat_window('新增拟合函数')  # 创建弹出窗口
    function_entry = create_input_box(top, "拟合函数名称：", '')  # 创建一个输入框，获取拟合函数名称
    math_entry = create_input_box(top, "数学式：", '')  # 创建一个输入框，获取数学式
    def get_input():  # 创建
        # 获取输入框的内容
        global result1, result2
        result1 = function_entry.get()
        result2 = math_entry.get()
        if result1 and result2:
            if check_formula_syntax(result2):
                top.destroy()  # 关闭窗口
                # fitting()
                letters, result = expression_output(result2)
                print(letters)
                print(result)
            else:
                messagebox.showinfo('提示', '你输入的数学公式错误！')
        else:
            messagebox.showinfo('提示','你未输入的完成！')

    button = tk.Button(top, text="确定", command=get_input)
    button.pack()

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个二维数组sampleData，用于存储样本数据
    sampleData = []
    Root = tk.Tk()
    window_width = 400  # 窗口的宽度
    window_height = 350  # 窗口的高度
    Root.title("函数拟合")
    Root.geometry("400x350")  # 设置窗口的大小和位置
    button = tk.Button(Root,text='新增拟合函数',bg='blue',command=add)
    button.place(x=250,y=10)
    Root.mainloop()