项目进度管理系统代码

项目进度管理系统代码

随着项目的发展，进度管理变得越来越重要。一个好的项目进度管理系统可以帮助项目经理和团队成员更好地跟踪项目的进度，确保项目按时完成。本文将介绍一个基本的项目进度管理系统代码，包括用户界面和基本功能。

用户界面

用户界面是项目进度管理系统的核心组成部分。它允许用户查看项目进度，设置任务和优先级，以及与其他团队成员进行通信。以下是一个基本的项目进度管理系统代码的界面设计。

“`
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv(\”project_进度.csv\”)

# 数据预处理
X = data.drop(\”任务名称\”, axis=1)
y = data[\”任务名称\”].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征选择
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 数据可视化
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 创建模型
clf = SVC(kernel=\’linear\’, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出结果
print(\”Accuracy:\”, accuracy_score(clf.predict(X_test), y_test))
“`

基本功能

除了用户界面，项目进度管理系统还有其他基本功能，例如任务分配，任务优先级设置，任务进度跟踪和进度报告。以下是一些基本的项目进度管理系统代码的功能。

任务分配

任务分配是项目进度管理系统的一个重要功能。它允许用户将任务分配给特定的团队成员，并设置任务的优先级和截止日期。以下是一个任务的分配功能代码的示例。

“`
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv(\”project_进度.csv\”)

# 数据预处理
X = data.drop(\”任务名称\”, axis=1)
y = data[\”任务名称\”].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征选择
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建模型
clf = SVC(kernel=\’linear\’, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 任务分配
task = \”任务名称1\”
assign = clf.predict(X_train[task])
assign = assign > 0.5
data[task] = assign
data[\”任务名称\”] = assign
“`

任务优先级设置

任务优先级设置允许用户设置任务的优先级，以便团队成员可以更好地管理任务。以下是一个任务的优先级设置功能代码的示例。

“`
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv(\”project_进度.csv\”)

# 数据预处理
X = data.drop(\”任务名称\”, axis=1)
y = data[\”任务名称\”].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征选择
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建模型
clf = SVC(kernel=\’linear\’, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 设置任务优先级
assign = clf.predict(X_train[task])
assign = assign > 0.5
data[task] = assign
data[\”任务名称\”] = assign
“`

任务进度跟踪

任务进度跟踪允许用户查看任务的实际进度，以及任务名称，任务完成日期和任务优先级等信息。以下是一个任务的进度跟踪功能代码的示例。

“`
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
data = pd.read_csv(\”project_进度.csv\”)

# 数据预处理
X = data.drop(\”任务名称\”, axis=1)
y = data[\”任务名称\”].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征选择
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建模型
clf = SVC(kernel=\’linear\’, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 设置任务进度
task = \”任务名称1\”
data[task] = clf.predict(X_train[task])
data[\”任务名称\”] = task

# 保存数据
data.to_csv(\”project_进度.csv\”, index=False)
“`

进度报告

进度报告允许用户查看项目的进度，以及项目的完成情况。以下是一个进度报告功能代码的示例。