데이터 분석 및 시각화를 위해 PHP 및 Jupyter Notebook을 사용하는 방법을 알아보세요.

인터넷의 대중화와 인터넷 애플리케이션의 급속한 발전으로 인해 데이터 분석 및 시각화에 대한 수요가 점차 뜨거워지고 있습니다. Python, R, MATLAB과 같은 프로그래밍 언어는 데이터 과학 실무자의 첫 번째 선택이 되었습니다. 그러나 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP의 응용 분야도 지속적으로 확장되고 있습니다. 이 기사에서는 독자들에게 데이터 분석 및 시각화를 위해 PHP와 Jupyter Notebook을 사용하는 방법을 소개합니다.

먼저 Jupyter Notebook에 대해 이야기해 보겠습니다. Jupyter Notebook은 Python, R, Julia 및 PHP를 포함하여 40개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하는 웹 기반 오픈 소스 대화형 Jupyter Notebook 환경입니다. Jupyter Notebook을 사용하면 코드, 방정식, 시각화 및 설명 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 실시간 계산 및 데이터 분석을 지원하며 데이터 분석 및 시각화를 위한 편리한 방법을 제공할 수 있습니다.

다음으로 Jupyter Notebook에 PHP 언어를 통합하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 Jupyter Notebook을 설치해야 합니다. Jupyter Notebook은 Anaconda(데이터 과학을 위한 Python 배포판)를 통해 배포하거나 Python 환경에서 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

설치가 완료되면 PHP 커널을 설치해야 합니다. PHP 커널은 대화형 프로그래밍 및 데이터 분석에 PHP 언어를 사용할 수 있게 해주는 Jupyter Notebook의 플러그인입니다. PHP 커널을 설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

pip3 install IPython[all] 완료 후 다음 명령을 입력하여 PHP 커널을 설치하세요.

python3 -m ipykernel install --user --name=php_kernel
설치가 완료되면 데이터 분석 및 시각화를 위해 Jupyter Notebook 및 PHP 언어를 사용할 수 있습니다.

다음으로 분석을 위한 데이터가 필요합니다. 여기서는 "data.csv"라는 작은 데이터 세트를 사용합니다. 데이터 세트에는 특정 회사의 특정 월 매출 데이터가 포함되어 있습니다. 데이터 세트에는 제품명, 가격, 판매량, 판매량 등의 정보가 포함됩니다.

PHP의 CSV 처리 기능을 사용하여 데이터세트를 읽어보겠습니다. CSV(쉼표로 구분된 값)는 쉼표를 사용하여 데이터 행을 구분하는 일반적으로 사용되는 데이터 교환 형식입니다. 다음은 CSV 파일을 읽는 방법에 대한 PHP 샘플 코드입니다:

$fp = fopen('data.csv', 'r');
if ($fp) {

// 读取CSV文件的标题行
$header = fgetcsv($fp);

// 定义一个空数组用于存储数据
$data = array();

// 逐行读取CSV文件中的数据，将其存储到数组中
while (($row = fgetcsv($fp)) !== false) {
    $data[] = array_combine($header, $row);
}

fclose($fp);

}

코드 조각은 "data.csv" 파일을 열고 파일의 데이터를 구문 분석합니다. CSV의 헤더 행을 읽고 배열의 키로 사용합니다. 그런 다음 파일의 데이터를 한 줄씩 읽고 $data 배열에 각 데이터 줄을 배열 요소로 추가합니다. 마지막으로 fclose() 함수는 파일을 닫습니다.

다음으로, PHP 코어를 사용하여 Jupyter Notebook 환경에서 데이터 분석 및 시각화 코드를 구축할 수 있습니다. 다음은 Jupyter Notebook에서 PHP 언어를 사용한 데이터 분석 및 시각화를 위한 샘플 코드입니다.

// CSV 데이터 로드
$fp = fopen('data.csv', 'r');
if ($fp) {

// 读取CSV文件的标题行
$header = fgetcsv($fp);
// 定义一个空数组用于存储数据
$data = array();
// 逐行读取CSV文件中的数据，将其存储到数组中
while (($row = fgetcsv($fp)) !== false) {
    $data[] = array_combine($header, $row);
}
fclose($fp);

}

// 판매 수량별로 상위 5개 제품을 계산하고 정렬합니다
$sold_yangities = array();
foreach ($data as $row) {

if (!isset($sold_quantities[$row['product']])) {
    $sold_quantities[$row['product']] = 0;
}
$sold_quantities[$row['product']] += $row['quantity'];

}
arsort($sold_quants );
$top_sseling_products = array_slice($sold_quantities, 0, 5);

// 판매 수량별 상위 5개 제품 표시
echo '

가장 많이 팔린 제품

';
foreach ($top_sseling_products as $product => $Quantity) {

echo "$product: $quantity<br/>";

}

// 히스토그램 계산 및 그리기
$Quantities = array();
foreach ($data as $row) {

if (!isset($quantities[$row['product']])) {
    $quantities[$row['product']] = 0;
}
$quantities[$row['product']] += $row['quantity'];

}
$products = array_keys( $ 수량);
$values ​​​​= array_values($Quantities);
$plot = new PHPlot(500, 500);
$plot->SetDataType('text-data');
$plot->SetDataValues( array (array_values($products), array_values($values)));
$plot->SetTitle('제품별 매출');
$plot->SetXTitle('제품');
$plot-> SetYTitle ('Sales Quantity');
$plot->SetPlotType('bars');
$plot->DrawGraph();

이 예제 코드는 "data.csv" 데이터 세트를 로드하고 판매 수량을 계산합니다. 5개의 제품 앞에 제품별로 그룹화되고 판매량별로 정렬된 막대 차트를 그립니다.

이 기사에서는 데이터 분석 및 시각화를 위해 Jupyter Notebook과 PHP 언어를 사용하는 방법을 소개합니다. 우리는 PHP의 CSV 처리 기능을 사용하여 데이터 세트를 읽고, PHP 커널을 사용하여 Jupyter Notebook 환경에서 데이터 분석 및 시각화 코드를 구축하고, PHPlot을 사용하여 히스토그램을 그리는 방법을 시연했습니다. Jupyter Notebook과 PHP 언어를 사용하면 빠르고 사용하기 쉬운 데이터 분석 및 시각화 방법을 얻을 수 있어 데이터 과학 실무자에게 새로운 선택을 제공할 수 있습니다.

위 내용은 데이터 분석 및 시각화를 위해 PHP 및 Jupyter Notebook을 사용하는 방법을 알아보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!