【源码】基于Python和Arduino的传感器数据读取与预测系统

项目简介

本项目是一个结合Python和Arduino的系统，借助串行通信从Arduino读取各类传感器数据（如CO2、颜色等），将其写入CSV文件，方便后续分析处理。同时，利用随机森林分类器（RandomForestClassifier）构建预测模型，可对特定属性（如液体类型）进行预测。

项目的主要特性和功能

1. 传感器数据读取：经串行通信从Arduino获取CO2值、颜色值等传感器数据。
2. 数据写入CSV文件：把读取到的传感器数据存入CSV文件，便于后续数据分析。
3. 数据预处理：对传感器数据做必要处理，提取特定数据（如RGB值、CO2值）并添加时间戳。
4. 机器学习模型预测：使用随机森林分类器预测液体类型等特定属性。
5. 可视化决策树：将随机森林分类器中的一个决策树进行可视化，辅助理解模型决策过程。

安装使用步骤

安装必要的库

• 安装Python的serial库用于串行通信： bash pip install pyserial
• 安装csv库用于处理CSV文件： bash pip install csv
• 安装numpy和sklearn库用于数据处理和机器学习： bash pip install numpy scikit-learn

配置串行端口

在代码里设置正确的串行端口和波特率，与Arduino通信。可在Arduino IDE中通过Tools -> Port菜单查看当前使用的COM端口。

运行数据读取脚本

运行Python脚本，输入CSV输出文件的名称，程序会开始从Arduino读取数据并写入CSV文件。

运行预测脚本

加载训练好的模型，使用提供的传感器数据进行预测，并打印预测结果。

可视化决策树

运行可视化决策树的脚本，将决策树保存为图像文件并显示。

注意：使用脚本前，需确保已正确连接Arduino和传感器，正确配置串行通信参数。预测脚本使用的模型需预先训练并保存到文件中，以便运行时加载。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】