作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化介绍基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化演示视频基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化演示图片基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化代码展示基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化文档展示基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化介绍本系统《基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化》以Hadoop分布式文件系统HDFS作为底层存储底座承担光谱原始数据文件与清洗后结构化结果集的持久化存储任务利用Spark计算引擎完成大规模光谱特征数据的并行清洗、转换与聚合统计数据分析层融合Pandas与NumPy实现数值型特征的快速计算。系统后端采用Django构建RESTful API服务前端基于Vue框架配合ElementUI与ECharts搭建交互式可视化界面MySQL数据库存储用户信息、光谱样本基础标签及分析任务记录。系统围绕宫颈癌变进程的光谱数据特性重点实现光谱基础画像、光谱数据管理与个人信息维护三个核心功能模块覆盖从原始数据入库、特征计算到画像展示的完整链条为宫颈癌变进程研究提供数据支撑与可视化分析手段。基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化演示视频演示视频基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化演示图片基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,avg,stddev,count,sumasspark_sum,maxasspark_max,minasspark_min sparkSparkSession.builder.appName(CervicalCancerSpectrumAnalysis).config(spark.sql.adaptive.enabled,true).config(spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled,true).getOrCreate()# 功能一光谱基础画像 - 计算不同病变阶段的光谱统计特征并生成画像数据defgenerate_spectrum_profile(sample_ids,stage_list):hdfs_pathhdfs://namenode:9000/data/spectrum_cleandfspark.read.parquet(hdfs_path).filter(col(sample_id).isin(sample_ids)).filter(col(stage).isin(stage_list))profile_dfdf.groupBy(stage).agg(avg(intensity).alias(avg_intensity),stddev(intensity).alias(std_intensity),count(sample_id).alias(sample_count),spark_sum(intensity).alias(sum_intensity))profile_pdprofile_df.toPandas()profile_pd[cv]profile_pd[std_intensity]/profile_pd[avg_intensity]result_dictprofile_pd.to_dict(orientrecords)foriteminresult_dict:stageitem.get(stage)df_stagedf.filter(col(stage)stage)max_valdf_stage.select(spark_max(intensity)).collect()[0][0]min_valdf_stage.select(spark_min(intensity)).collect()[0][0]item[max_intensity]max_val item[min_intensity]min_val quantilesdf_stage.approxQuantile(intensity,[0.25,0.5,0.75],0.01)item[q1]quantiles[0]item[median]quantiles[1]item[q3]quantiles[2]spark.catalog.clearCache()returnresult_dict# 功能二光谱数据管理 - 根据条件分页查询光谱数据记录并返回前端表格展示defquery_spectrum_data(page,limit,sample_idNone,stageNone,min_intensityNone,max_intensityNone):hdfs_pathhdfs://namenode:9000/data/spectrum_cleandfspark.read.parquet(hdfs_path)ifsample_id:dfdf.filter(col(sample_id)sample_id)ifstage:dfdf.filter(col(stage)stage)ifmin_intensityisnotNone:dfdf.filter(col(intensity)min_intensity)ifmax_intensityisnotNone:dfdf.filter(col(intensity)max_intensity)total_countdf.count()df_sorteddf.orderBy(col(sample_id),col(wavelength))offset(page-1)*limit df_pagedf_sorted.limit(limit).offset(offset)result_pddf_page.toPandas()result_pd[wavelength]result_pd[wavelength].round(2)result_pd[intensity]result_pd[intensity].round(4)result_listresult_pd.to_dict(orientrecords)spark.catalog.clearCache()return{total:total_count,data:result_list,page:page,limit:limit}# 功能三个人信息与密码管理 - 更新用户个人资料信息defupdate_user_profile(user_id,update_fields):dfspark.read.jdbc(urljdbc:mysql://localhost:3306/spectrum_db,tableusers,properties{user:root,password:123456})df_filtereddf.filter(col(id)user_id)ifdf_filtered.count()0:spark.catalog.clearCache()return{code:404,msg:用户不存在}existing_dictdf_filtered.select(email,phone,real_name,department,role).collect()[0].asDict()merged_dictexisting_dict.copy()forkey,valueinupdate_fields.items():ifkeyinmerged_dictandvalueisnotNoneandvalue!:merged_dict[key]value update_pdfpd.DataFrame([{id:user_id,**merged_dict}])update_sdfspark.createDataFrame(update_pdf)update_sdf.write.mode(overwrite).jdbc(urljdbc:mysql://localhost:3306/spectrum_db,tableusers_temp,properties{user:root,password:123456})spark.sql(CREATE OR REPLACE TEMP VIEW users_view AS SELECT id, email, phone, real_name, department, role FROM users_temp)spark.sql(INSERT OVERWRITE TABLE users SELECT t1.id, t1.username, t1.password, t2.email, t2.phone, t2.real_name, t2.department, t2.role FROM users t1 JOIN users_view t2 ON t1.id t2.id)spark.sql(DROP VIEW IF EXISTS users_temp)spark.sql(DROP VIEW IF EXISTS users_view)spark.catalog.clearCache()return{code:200,msg:更新成功,data:merged_dict}基于大数据的宫颈癌变进程光谱特征数据分析与可视化文档展示作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目
