Python发布install安装包

目录

1. 简介
2. ETS指数平滑预测汽车销量
3. 环境准备
4. 创建项目结构
5. 编写 setup.py
6. 生成 WHL 包
7. 安装 WHL 包
8. 总结

简介

ETS指数平滑算法是一种常用的预测方法，它适用于时间序列数据的预测。在本教程中，我们将使用Python和ETS指数平滑算法来预测汽车销量。然后把该项目创建一个Python包，并将其打包成WHL格式，以便于安装和使用。

ETS指数平滑预测汽车销量

ETS指数平滑算法是一种基于时间序列数据的预测方法，它包括三种不同的模型：简单指数平滑（SES）、Holt线性趋势指数平滑（Holt-Winters）和季节性指数平滑（STL）。在本教程中，我们将使用Holt-Winters模型来预测汽车销量。

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了Python >= 3.6。您可以使用以下命令来安装Python：

curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.6.9/Python-3.6.9.tgz
tar -xzf Python-3.6.9.tgz
cd Python-3.6.9
./configure
make
sudo make install

接下来，请安装以下Python库：

pip install numpy pandas matplotlib statsmodels

创建项目结构

创建一个新的文件夹，并将其命名为ets_index_smoothing。在文件夹中，创建以下文件：

• ets_index_smoothing.py
• setup.py

编写 setup.py

在setup.py文件中，编写以下代码：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='ets_index_smoothing',
    version='0.1.0',
    author='Your Name',
    author_email='your_email@example.com',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'numpy>=1.16.0',
        'pandas>=1.0.0',
        'matplotlib>=3.1.0',
        'statsmodels>=0.11.0'
    ]
)

生成 WHL 包

在项目根目录下，运行以下命令来生成WHL包：

python setup.py sdist bdist_wheel

这将生成一个名为dist的文件夹，其中包含WHL包。

安装 WHL 包

在项目根目录下，运行以下命令来安装WHL包：

pip install dist/*.whl

总结

在本教程中，我们使用Python和ETS指数平滑算法来预测汽车销量。我们创建了一个Python包，并将其打包成WHL格式，以便于安装和使用。希望这个教程能帮助您更好地了解ETS指数平滑算法和Python包的打包过程。

原文地址：https://blog.csdn.net/A15216110998/article/details/143179986

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