#python #callback #plotly #dashboard #plotly-dash
#python #обратный вызов #plotly #Информационная панель #plotly-dash
Вопрос:
Я создаю панель мониторинга, где у меня есть ряд переменных, 12, если быть точным, и я пытаюсь запустить модель прогнозирования цен на недвижимость с помощью машинного обучения. В этом примере я использую только некоторые переменные для вывода прогноза, основанного на модели линейной регрессии. Пока все хорошо, входные переменные выглядят хорошо, таблица стилей работает… НО вывод, сгенерированный функцией python, просто выводит его на экран прямо под кнопкой «Сгенерировать прогноз». Я добавил некоторый дополнительный код, чтобы посмотреть, смогу ли я напечатать это значение в dbc.Компоненту Input () не повезло, теперь ничего не выводится на панель мониторинга. Я хочу иметь возможность управлять стилем и положением этого вывода, но я не знаю как. Я включу свой код ниже:
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
from dash.dependencies import Input, Output, State
app = dash.Dash(
external_stylesheets=[dbc.themes.CYBORG]) #Use also SPACELAB / CYBORG
server = app.server
app.layout = html.Div([
dbc.Row(dbc.Col(html.Br(),
),
),
dbc.Row(dbc.Col(html.H2('Price Predictor Tool'),
width={'size': 12, 'offset':1},
),
),
dbc.Row(dbc.Col(html.Br(),
),
),
dbc.Row([
dbc.Col(html.P('Bedrooms'),
width={'size': 1, 'offset':1},
),
dbc.Col(html.P('Bathrooms'),
width={'size': 1, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Half Baths'),
width={'size': 1, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Garage Spots'),
width={'size': 1, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Year Built'),
width={'size': 1, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Type of Floors'),
width={'size': 2, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Waterfront Description'),
width={'size': 2, 'offset':0},
),
], no_gutters=False
),
dbc.Row([
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-bed',
placeholder='Number',
options=[
{'label': '1', 'value': 1},
{'label': '2', 'value': 2},
{'label': '3', 'value': 3},
{'label': '4', 'value': 4},
{'label': '5', 'value': 5},
{'label': '6', 'value': 6},
{'label': '7', 'value': 7},
{'label': '8', 'value': 8},
{'label': '9', 'value': 9},
{'label': '10', 'value': 10},
{'label': '11', 'value': 11},
{'label': '12', 'value': 12},
{'label': '12 ', 'value': 13}]),
width={'size':1,'offset':1}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-bath',
placeholder='Number',
options=[
{'label': '1', 'value': 1},
{'label': '2', 'value': 2},
{'label': '3', 'value': 3},
{'label': '4', 'value': 4},
{'label': '5', 'value': 5},
{'label': '6', 'value': 6},
{'label': '7', 'value': 7},
{'label': '8', 'value': 8},
{'label': '9', 'value': 9},
{'label': '10', 'value': 10},
{'label': '11', 'value': 11},
{'label': '12', 'value': 12},
{'label': '12 ', 'value': 13}]),
width={'size':1,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-hbath',
placeholder='Number',
options=[
{'label': 'None', 'value': 0},
{'label': '1 or more', 'value': 1}]),
width={'size':1,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-garage',
placeholder='Number',
options=[
{'label': 'None', 'value': 0},
{'label': '1', 'value': 1},
{'label': '2 or more', 'value': 2}]),
width={'size':1,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-built_year',
placeholder='Year',
options=[
{'label': '2021', 'value': 2021},
{'label': '2020', 'value': 2020},
{'label': '2019', 'value': 2019},
{'label': '2018', 'value': 2018},
{'label': '2017', 'value': 2017},
{'label': '2016', 'value': 2016},
{'label': '2015', 'value': 2015},
{'label': '2014', 'value': 2014},
{'label': '2013', 'value': 2013},
{'label': '2012', 'value': 2012},
{'label': '2011', 'value': 2011},
{'label': '2010', 'value': 2010},
{'label': '2009', 'value': 2009},
{'label': '2008', 'value': 2008},
{'label': '2007', 'value': 2007},
{'label': '2006', 'value': 2006},
{'label': '2005', 'value': 2005},
{'label': '2004', 'value': 2004},
{'label': '2003', 'value': 2003},
{'label': '2002', 'value': 2002},
{'label': '2001', 'value': 2001},
{'label': '2000', 'value': 2000},
{'label': '1999', 'value': 1999},
{'label': '1998', 'value': 1998},
{'label': '1997', 'value': 1997},
{'label': '1996', 'value': 1996},
{'label': '1995', 'value': 1995},
{'label': '1994', 'value': 1994},
{'label': '1993', 'value': 1993},
{'label': '1992', 'value': 1992},
{'label': '1991', 'value': 1991},
{'label': '1990', 'value': 1990},
{'label': '1989', 'value': 1989},
{'label': '1988', 'value': 1988},
{'label': '1987', 'value': 1987},
{'label': '1986', 'value': 1986},
{'label': '1985', 'value': 1985},
{'label': '1984', 'value': 1984},
{'label': '1983', 'value': 1983},
{'label': '1982', 'value': 1982},
{'label': '1981', 'value': 1981},
{'label': '1980', 'value': 1980},
{'label': '1979', 'value': 1979},
{'label': '1978', 'value': 1978},
{'label': '1977', 'value': 1977},
{'label': '1976', 'value': 1976},
{'label': '1975', 'value': 1975},
{'label': '1974', 'value': 1974},
{'label': '1973', 'value': 1973},
{'label': '1972', 'value': 1972},
{'label': '1971', 'value': 1971},
{'label': '1970', 'value': 1970},
{'label': '1969', 'value': 1969},
{'label': '1968', 'value': 1968},
{'label': '1967', 'value': 1967},
{'label': '1966', 'value': 1966},
{'label': '1965', 'value': 1965},
{'label': '1964', 'value': 1964},
{'label': '1963', 'value': 1963},
{'label': '1962', 'value': 1962},
{'label': '1961', 'value': 1961},
{'label': '1960', 'value': 1960},
{'label': '1959', 'value': 1959},
{'label': '1958', 'value': 1958},
{'label': '1957', 'value': 1957},
{'label': '1956', 'value': 1956},
{'label': '1955', 'value': 1955},
{'label': '1954', 'value': 1954},
{'label': '1953', 'value': 1953},
{'label': '1952', 'value': 1952},
{'label': '1951', 'value': 1951},
{'label': '1950', 'value': 1950},
{'label': '1949', 'value': 1949},
{'label': '1948', 'value': 1948},
{'label': '1947', 'value': 1947},
{'label': '1946', 'value': 1946},
{'label': '1945', 'value': 1945},
{'label': '1944', 'value': 1944},
{'label': '1943', 'value': 1943},
{'label': '1942', 'value': 1942},
{'label': '1941', 'value': 1941},
{'label': '1940', 'value': 1940},
{'label': '1939', 'value': 1939},
{'label': '1938', 'value': 1938},
{'label': '1937', 'value': 1937},
{'label': '1936', 'value': 1936},
{'label': '1935', 'value': 1935},
{'label': '1934', 'value': 1934},
{'label': '1933', 'value': 1933},
{'label': '1932', 'value': 1932},
{'label': '1931', 'value': 1931},
{'label': '1930', 'value': 1930},
{'label': '1929', 'value': 1929},
{'label': '1928', 'value': 1928},
{'label': '1927', 'value': 1927},
{'label': '1926', 'value': 1926},
{'label': '1925', 'value': 1925},
{'label': '1924', 'value': 1924},
{'label': '1923', 'value': 1923},
{'label': '1922', 'value': 1922},
{'label': '1921', 'value': 1921},
{'label': '1920', 'value': 1920},
{'label': '1919', 'value': 1919},
{'label': '1918', 'value': 1918},
{'label': '1917', 'value': 1917},
{'label': '1916', 'value': 1916},
{'label': '1915', 'value': 1915},
{'label': '1914', 'value': 1914},
{'label': '1913', 'value': 1913},
{'label': '1912', 'value': 1912},
{'label': '1911', 'value': 1911},
{'label': '1910', 'value': 1910},
{'label': '1909', 'value': 1909},
{'label': '1908', 'value': 1908},
{'label': '1907', 'value': 1907},
{'label': '1906', 'value': 1906},
{'label': '1905', 'value': 1905},
{'label': '1904', 'value': 1904},
{'label': '1903', 'value': 1903},
{'label': '1902', 'value': 1902},
{'label': '1901', 'value': 1901},
{'label': '1900', 'value': 1900}]),
width={'size':1,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-floor',
placeholder='Select all that apply',
options=[
{'label': 'Marble', 'value': 'Marble'},
{'label': 'Vinyl', 'value': 'Vinyl'},
{'label': 'Ceramic', 'value': 'Ceramic'},
{'label': 'Carpeted', 'value': 'Carpeted'},
{'label': 'Tile', 'value': 'Tile'},
{'label': 'Other', 'value': 'Other'}],
value=[],
multi=True),
width={'size':2,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-waterfront',
placeholder='Select all that apply',
options=[
{'label': 'Ocean Front', 'value': 'Ocean Front'},
{'label': 'Intracoastal Front', 'value': 'Intracoastal Front'},
{'label': 'No Fixed Bridges', 'value': 'No Fixed Bridges'},
{'label': 'Bay Front', 'value': 'Bay Front'},
{'label': 'Fixed Bridges(s)', 'value': 'Fixed Bridges(s)'},
{'label': 'Canal Front ', 'value': 'Canal Front '}],
value=[],
multi=True),
width={'size':2,'offset':0,}
),
], no_gutters=False
),
html.Br(),
html.Br(),
dbc.Row([
dbc.Col(html.P('Living Area (Sq Ft)'),
width={'size': 2, 'offset':1},
),
dbc.Col(html.P('Lot Area (Sq Ft)'),
width={'size': 2, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Zip Code'),
width={'size': 1, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Listing Starting Date'),
width={'size': 2, 'offset':0},
),
dbc.Col(html.P('Projected Days on the Market'),
width={'size': 2, 'offset':0},
),
], no_gutters=False
),
dbc.Row([
dbc.Col(
dbc.Input(id='input-living_area', type='number',
placeholder='From 400 to 15000',
min=400, max=15000, step=1, className='mb-3'),
width={'size':2, 'offset':1},
),
dbc.Col(
dbc.Input(id='input-lot_area', type='number',
placeholder='From 400 ',
min=400, max=15000, step=1, className='mb-3'),
width={'size':2, 'offset':0},
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-zip_code',
placeholder='33131',
options=[
{'label': '33498', 'value': 33498},
{'label': '33496', 'value': 33496},
{'label': '33493', 'value': 33493},
{'label': '33487', 'value': 33487},
{'label': '33486', 'value': 33486},
{'label': '33484', 'value': 33484},
{'label': '33483', 'value': 33483},
{'label': '33480', 'value': 33480},
{'label': '33478', 'value': 33478},
{'label': '33477', 'value': 33477},
{'label': '33476', 'value': 33476},
{'label': '33473', 'value': 33473},
{'label': '33472', 'value': 33472},
{'label': '33470', 'value': 33470},
{'label': '33469', 'value': 33469},
{'label': '33467', 'value': 33467},
{'label': '33463', 'value': 33463},
{'label': '33462', 'value': 33462},
{'label': '33461', 'value': 33461},
{'label': '33460', 'value': 33460},
{'label': '33458', 'value': 33458},
{'label': '33449', 'value': 33449},
{'label': '33446', 'value': 33446},
{'label': '33445', 'value': 33445},
{'label': '33444', 'value': 33444},
{'label': '33442', 'value': 33442},
{'label': '33441', 'value': 33441},
{'label': '33438', 'value': 33438},
{'label': '33437', 'value': 33437},
{'label': '33436', 'value': 33436},
{'label': '33435', 'value': 33435},
{'label': '33434', 'value': 33434},
{'label': '33433', 'value': 33433},
{'label': '33432', 'value': 33432},
{'label': '33431', 'value': 33431},
{'label': '33430', 'value': 33430},
{'label': '33428', 'value': 33428},
{'label': '33426', 'value': 33426},
{'label': '33418', 'value': 33418},
{'label': '33417', 'value': 33417},
{'label': '33415', 'value': 33415},
{'label': '33414', 'value': 33414},
{'label': '33413', 'value': 33413},
{'label': '33412', 'value': 33412},
{'label': '33411', 'value': 33411},
{'label': '33410', 'value': 33410},
{'label': '33409', 'value': 33409},
{'label': '33408', 'value': 33408},
{'label': '33407', 'value': 33407},
{'label': '33406', 'value': 33406},
{'label': '33405', 'value': 33405},
{'label': '33404', 'value': 33404},
{'label': '33403', 'value': 33403},
{'label': '33401', 'value': 33401},
{'label': '33351', 'value': 33351},
{'label': '33334', 'value': 33334},
{'label': '33332', 'value': 33332},
{'label': '33331', 'value': 33331},
{'label': '33330', 'value': 33330},
{'label': '33328', 'value': 33328},
{'label': '33327', 'value': 33327},
{'label': '33326', 'value': 33326},
{'label': '33325', 'value': 33325},
{'label': '33324', 'value': 33324},
{'label': '33323', 'value': 33323},
{'label': '33322', 'value': 33322},
{'label': '33321', 'value': 33321},
{'label': '33319', 'value': 33319},
{'label': '33317', 'value': 33317},
{'label': '33316', 'value': 33316},
{'label': '33315', 'value': 33315},
{'label': '33314', 'value': 33314},
{'label': '33313', 'value': 33313},
{'label': '33312', 'value': 33312},
{'label': '33311', 'value': 33311},
{'label': '33309', 'value': 33309},
{'label': '33308', 'value': 33308},
{'label': '33306', 'value': 33306},
{'label': '33305', 'value': 33305},
{'label': '33304', 'value': 33304},
{'label': '33301', 'value': 33301},
{'label': '33196', 'value': 33196},
{'label': '33194', 'value': 33194},
{'label': '33193', 'value': 33193},
{'label': '33190', 'value': 33190},
{'label': '33189', 'value': 33189},
{'label': '33187', 'value': 33187},
{'label': '33186', 'value': 33186},
{'label': '33185', 'value': 33185},
{'label': '33184', 'value': 33184},
{'label': '33183', 'value': 33183},
{'label': '33182', 'value': 33182},
{'label': '33181', 'value': 33181},
{'label': '33180', 'value': 33180},
{'label': '33179', 'value': 33179},
{'label': '33178', 'value': 33178},
{'label': '33177', 'value': 33177},
{'label': '33176', 'value': 33176},
{'label': '33175', 'value': 33175},
{'label': '33174', 'value': 33174},
{'label': '33173', 'value': 33173},
{'label': '33172', 'value': 33172},
{'label': '33170', 'value': 33170},
{'label': '33169', 'value': 33169},
{'label': '33168', 'value': 33168},
{'label': '33167', 'value': 33167},
{'label': '33166', 'value': 33166},
{'label': '33165', 'value': 33165},
{'label': '33162', 'value': 33162},
{'label': '33161', 'value': 33161},
{'label': '33160', 'value': 33160},
{'label': '33158', 'value': 33158},
{'label': '33157', 'value': 33157},
{'label': '33156', 'value': 33156},
{'label': '33155', 'value': 33155},
{'label': '33154', 'value': 33154},
{'label': '33150', 'value': 33150},
{'label': '33149', 'value': 33149},
{'label': '33147', 'value': 33147},
{'label': '33146', 'value': 33146},
{'label': '33145', 'value': 33145},
{'label': '33144', 'value': 33144},
{'label': '33143', 'value': 33143},
{'label': '33142', 'value': 33142},
{'label': '33141', 'value': 33141},
{'label': '33140', 'value': 33140},
{'label': '33139', 'value': 33139},
{'label': '33138', 'value': 33138},
{'label': '33137', 'value': 33137},
{'label': '33136', 'value': 33136},
{'label': '33135', 'value': 33135},
{'label': '33134', 'value': 33134},
{'label': '33133', 'value': 33133},
{'label': '33132', 'value': 33132},
{'label': '33131', 'value': 33131},
{'label': '33130', 'value': 33130},
{'label': '33129', 'value': 33129},
{'label': '33128', 'value': 33128},
{'label': '33127', 'value': 33127},
{'label': '33126', 'value': 33126},
{'label': '33125', 'value': 33125},
{'label': '33122', 'value': 33122},
{'label': '33109', 'value': 33109},
{'label': '33101', 'value': 33101},
{'label': '33076', 'value': 33076},
{'label': '33073', 'value': 33073},
{'label': '33071', 'value': 33071},
{'label': '33069', 'value': 33069},
{'label': '33068', 'value': 33068},
{'label': '33067', 'value': 33067},
{'label': '33066', 'value': 33066},
{'label': '33065', 'value': 33065},
{'label': '33064', 'value': 33064},
{'label': '33063', 'value': 33063},
{'label': '33062', 'value': 33062},
{'label': '33060', 'value': 33060},
{'label': '33056', 'value': 33056},
{'label': '33055', 'value': 33055},
{'label': '33054', 'value': 33054},
{'label': '33039', 'value': 33039},
{'label': '33035', 'value': 33035},
{'label': '33034', 'value': 33034},
{'label': '33033', 'value': 33033},
{'label': '33032', 'value': 33032},
{'label': '33031', 'value': 33031},
{'label': '33030', 'value': 33030},
{'label': '33029', 'value': 33029},
{'label': '33028', 'value': 33028},
{'label': '33027', 'value': 33027},
{'label': '33026', 'value': 33026},
{'label': '33025', 'value': 33025},
{'label': '33024', 'value': 33024},
{'label': '33023', 'value': 33023},
{'label': '33021', 'value': 33021},
{'label': '33020', 'value': 33020},
{'label': '33019', 'value': 33019},
{'label': '33018', 'value': 33018},
{'label': '33016', 'value': 33016},
{'label': '33015', 'value': 33015},
{'label': '33014', 'value': 33014},
{'label': '33013', 'value': 33013},
{'label': '33012', 'value': 33012},
{'label': '33010', 'value': 33010},
{'label': '33009', 'value': 33009},
{'label': '33004', 'value': 33004}]),
width={'size':1,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-selling_month',
placeholder='Select Month',
options=[
{'label': 'January', 'value': 1},
{'label': 'February', 'value': 2},
{'label': 'March', 'value': 3},
{'label': 'April', 'value': 4},
{'label': 'May', 'value': 5},
{'label': 'June', 'value': 6},
{'label': 'July', 'value': 7},
{'label': 'August', 'value': 8},
{'label': 'September', 'value': 9},
{'label': 'October', 'value': 10},
{'label': 'November', 'value': 11},
{'label': 'December', 'value': 12}]),
width={'size':2,'offset':0}
),
dbc.Col(dcc.Dropdown(
id='input-dom',
placeholder='Select between 30, 60 and 90',
options=[
{'label': '30', 'value': 30},
{'label': '60', 'value': 60},
{'label': '90', 'value': 90}]),
width={'size':2,'offset':0}
),
], no_gutters=False
),
html.Br(),
html.Br(),
dbc.Row([
dbc.Col(
[
dbc.Button('Generate Prediction', id='input-predi_button', n_clicks=0, color='primary', className="mr-2"),
html.Span(id="input-prediction", style={"vertical-align": "middle"}),
],
width={'size':6,'offset':1}
),
], no_gutters=True
),
html.Br(),
html.Br(),
html.Div(dbc.FormGroup(dbc.FormGroup(
[
dbc.Label("Property's Price Prediction", html_for="text-prediction", width={'size':2,'offset':1}),
dbc.Col(
dbc.Input(
id='result', placeholder=""
),
width={'size':1,'offset':0},
),
], row=True,
)))
])
@app.callback(
Output('result', 'children'),
[Input('input-predi_button', 'n_clicks')],
[State('input-bed', 'value'),
State('input-bath', 'value'),
State('input-hbath', 'value'),
State('input-garage', 'value'),
State('input-built_year', 'value'),
State('input-floor', 'value'),
State('input-waterfront', 'value'),
State('input-living_area', 'value'),
State('input-lot_area', 'value'),
State('input-zip_code', 'value'),
State('input-selling_month', 'value'),
State('input-dom', 'value')]
)
def update_result(n_clicks,bed, bath, hbath, garage, built_year, floor,
waterfront, living_area, lot_area, zip_code, selling_month, dom):
if int(n_clicks) > 0:
prediction =(-39422.64) (bed*(-261049.88)) (bath*227856.66)
(hbath*15413.56) (garage*17875.03) (dom*274.12)
(living_area*693.40) (built_year*350.07) (zip_code*(-34.75))
return prediction
if __name__ == '__main__':
app.run_server()
Комментарии:
1. Если предоставленное предложение решило вашу проблему, пожалуйста, отметьте его как принятый ответ. Я вижу, что вы уже задали 12 вопросов и получили много полезных ответов. И все же вы не приняли ни одного ответа. Если вы можете задать вопрос здесь, я убежден, что вы также можете узнать, как принять ответ.
Ответ №1:
Для вашего обратного вызова установлен вывод на dbc.Input компонент, у которого нет свойства children . Вам нужно либо изменить это на Output('result', 'value') , либо использовать другой компонент для отображения вашего вывода.
В качестве альтернативы вы могли бы изменить свой dbc.Input(id='result', placeholder="") на html.Div(id='result') , а затем вы могли бы сохранить свою функцию обратного вызова такой, какая она есть.