데이터 시대가 도래하면서 데이터 시각화는 많은 기업과 개발자들의 화두가 되었습니다. 많은 개발자에게 데이터 시각화 구현은 쉬운 작업이 아닙니다. 그러나 PHP와 Highcharts를 통합하면 차트 시각화가 매우 쉬워집니다.
PHP는 웹 개발 분야에서 널리 사용되는 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. Highcharts는 컬럼 차트, 라인 차트, 파이 차트 등 다양한 유형의 차트를 쉽게 만들 수 있는 JavaScript로 작성된 차트 라이브러리입니다.
다음으로 PHP와 Highcharts를 통합하여 차트 시각화를 구현하는 방법을 소개하겠습니다.
1단계: Highcharts 다운로드
먼저 Highcharts 라이브러리를 다운로드해야 합니다. 공식 웹사이트에서는 두 가지 버전을 제공합니다. 하나는 오픈 소스 버전이고 다른 하나는 상용 인증 버전입니다. 상용 라이선스 버전이 필요한 경우 해당 라이선스를 구매하시기 바랍니다.
다운로드가 완료되면 웹 서버의 폴더에 Highcharts의 압축을 풀고 폴더에 적절한 권한이 있는지 확인하세요.
2단계: 데이터 준비
차트 만들기를 시작하기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 데이터는 데이터베이스, CSV 파일 등과 같은 모든 데이터 소스에서 가져올 수 있습니다.
이 문서의 예에서는 PHP 배열을 데이터 소스로 사용합니다. 다음은 우리가 사용할 배열입니다:
$data = array(
array('name' => 'Firefox', 'y' => 45.0), array('name' => 'IE', 'y' => 26.8), array('name' => 'Chrome', 'y' => 12.8), array('name' => 'Safari', 'y' => 8.5), array('name' => 'Opera', 'y' => 6.2), array('name' => 'Others', 'y' => 0.7)
);
3단계: HTML 페이지 생성
이제 HTML 페이지를 생성하고 Highcharts의 라이브러리 파일을 통합하여 JavaScript가 필요한 차트를 생성하겠습니다. 암호. 다음은 예제의 HTML 코드입니다.
<title>Highcharts Integration with PHP</title> <script src="highcharts/highcharts.js"></script> <script src="highcharts/modules/exporting.js"></script>
<div id="container" style="width: 100%; height: 400px;"></div> <script type="text/javascript"> var data = <?php echo json_encode($data); ?>; Highcharts.chart('container', { chart: { plotBackgroundColor: null, plotBorderWidth: null, plotShadow: false, type: 'pie' }, title: { text: 'Browser market share, January, 2018 to May, 2018' }, tooltip: { pointFormat: '{series.name}: <b>{point.percentage:.1f}%</b>' }, plotOptions: { pie: { allowPointSelect: true, cursor: 'pointer', dataLabels: { enabled: true, format: '<b>{point.name}</b>: {point.percentage:.1f} %', style: { color: (Highcharts.theme && Highcharts.theme.contrastTextColor) || 'black' } } } }, series: [{ name: 'Brands', colorByPoint: true, data: data }] }); </script>
< ;/ html>
이 예에서는 데이터를 JavaScript 변수에 할당한 다음 Highcharts.chart() 함수를 사용하여 차트를 만듭니다.
위 코드에서는 제목, 색상, 마우스오버 프롬프트 등과 같은 몇 가지 추가 매개변수도 정의했습니다.
특정 매개변수는 필요에 따라 변경될 수 있습니다.
4단계: 코드 실행
이제 PHP와 Highcharts를 통합하고 차트를 만들어 데이터를 표시할 준비가 되었습니다. HTML 코드를 .php 파일로 저장하고 해당 파일을 서버에 업로드합니다.
이제 브라우저에서 파일을 열고 차트로 표시된 데이터를 볼 수 있습니다!
요약
PHP와 Highcharts의 통합으로 JavaScript 개발에 능숙하지 않아도 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 이 통합은 시작하기 쉽지만 다양한 차트 유형을 생성할 수 있을 만큼 유연합니다.
실제 응용 프로그램에서는 모든 데이터 소스에서 데이터를 가져와 차트 형식으로 표시하도록 선택하여 데이터를 보다 명확하게 이해하고 분석할 수 있습니다.
위 내용은 차트 시각화 표시를 실현하기 위한 PHP와 Highcharts의 통합의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.

PHP에서는 클론 키워드를 사용하여 객체 사본을 만들고 \ _ \ _ Clone Magic 메소드를 통해 클로닝 동작을 사용자 정의하십시오. 1. 복제 키워드를 사용하여 얕은 사본을 만들어 객체의 속성을 복제하지만 객체의 속성은 아닙니다. 2. \ _ \ _ 클론 방법은 얕은 복사 문제를 피하기 위해 중첩 된 물체를 깊이 복사 할 수 있습니다. 3. 복제의 순환 참조 및 성능 문제를 피하고 클로닝 작업을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해주의를 기울이십시오.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.


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