Go はデータ分析と視覚化に広く使用されています。例は次のとおりです。 インフラストラクチャ監視: Go with Telegraf および Prometheus を使用して監視アプリケーションを構築します。機械学習: Go と TensorFlow または PyTorch を使用してモデルを構築およびトレーニングします。データの視覚化: Plotly および Go-echarts ライブラリを使用してインタラクティブなグラフを作成します。
データ分析と視覚化における Go アプリケーションの例
Go は、データ分析と視覚化で広く使用されている、人気があり効率的なプログラミング言語です。この記事では、インフラストラクチャの監視、機械学習、データ視覚化などのデータ分析と視覚化に Go を使用する例をいくつか紹介します。
インフラストラクチャ監視
Go は、インフラストラクチャを監視するアプリケーションの構築に最適です。同時実行性と高いパフォーマンスにより、大量の監視データを処理できます。たとえば、Telegraf などのツールを使用してシステム メトリクスを収集し、Prometheus を使用してデータを保存および視覚化できます。
コード例:
import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus" func main() { const ( namespace = "my_app" subsystem = "my_component" ) guage := prometheus.NewGauge( prometheus.GaugeOpts{ Namespace: namespace, Subsystem: subsystem, Name: "my_metric", Help: "My metric", }, ) prometheus.MustRegister(guage) guage.Set(42) }
機械学習
Go は、機械学習モデルの構築にも使用できます。同時実行性をサポートしているため、モデルのトレーニング プロセスを高速化できます。たとえば、TensorFlow や PyTorch などのフレームワークを使用して、機械学習モデルを構築およびトレーニングできます。
コード例:
import ( "fmt" "log" "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" ) func main() { model, err := tensorflow.LoadSavedModel("my_model", []string{"serve"}, nil) if err != nil { log.Fatal(err) } defer model.Close() t := tensorflow.MakeTensor([]float32{1, 2, 3, 4}) r, err := model.Predict( []tensorflow.Operation{model.Graph.Operation("my_input")}, []tensorflow.Operation{model.Graph.Operation("my_output")}, map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{ model.Graph.Operation("my_input").Output(0): t, }, ) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(r[0].Value().([]float32)) }
データ視覚化
最後に、Go を使用して対話型のデータ視覚化を作成できます。 Plotly、Go-echarts などのライブラリを使用して、さまざまなタイプのチャートを生成およびレンダリングできます。
コード例:
import ( "fmt" "github.com/go-echarts/go-echarts/v2/charts" "github.com/go-echarts/go-echarts/v2/opts" ) func main() { line := charts.NewLine() line.SetGlobalOptions(charts.GlobalOptions{
以上がデータ分析と視覚化における Golang の適用例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。