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ECharts 및 Java 인터페이스: 지능형 제조 분야에서 통계 분석을 적용하는 방법

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2023-12-17 16:38:211029검색

ECharts 및 Java 인터페이스: 지능형 제조 분야에서 통계 분석을 적용하는 방법

ECharts 및 Java 인터페이스: 지능형 제조 분야에서 통계 분석을 적용하는 방법, 구체적인 코드 예제가 필요함

지능형 제조는 첨단 기술과 정보 기술을 사용하여 생산을 개선하는 오늘날 제조 산업의 중요한 발전 방향입니다. 효율성, 품질 및 유연성. 통계 분석은 기업이 생산 프로세스를 모니터링하고 최적화하는 데 도움이 되는 지능형 제조에서 없어서는 안 될 부분입니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Java 인터페이스를 사용하여 지능형 제조 분야에서 통계 분석을 수행하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

ECharts는 JavaScript 기반의 오픈 소스 시각화 라이브러리로, 다양한 차트 유형과 대화형 기능을 제공하여 사용자가 다양한 차트를 빠르게 구축할 수 있도록 도와줍니다. Java는 엔터프라이즈급 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, 데이터를 처리하고 분석을 수행하는 데 필요한 풍부한 라이브러리와 도구를 갖추고 있습니다. ECharts와 Java 인터페이스를 결합함으로써 지능형 제조 분야에서 다양한 통계 분석을 수행하여 기업에 더 나은 의사 결정 기반을 제공할 수 있습니다.

먼저, 데이터를 가져와서 Java로 처리해야 합니다. 온도, 습도, 압력 등 생산 과정의 다양한 데이터를 실시간으로 수집하고 저장할 수 있는 지능형 제조 시스템이 있다고 가정해 보겠습니다. Java의 데이터베이스 연결 라이브러리를 사용하여 데이터베이스에 연결하고 SQL 문을 작성하여 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다. 다음은 온도 데이터를 얻기 위한 샘플 코드입니다.

import java.sql.*;

public class DataAnalysis {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 连接数据库
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/production", "username", "password");
            
            // 执行SQL语句获取温度数据
            Statement stmt = conn.createStatement();
            String sql = "SELECT temperature FROM production_data WHERE production_line = 'A'";
            ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
            
            // 处理数据
            while (rs.next()) {
                double temperature = rs.getDouble("temperature");
                // 对数据进行统计分析或其他处理
            }
            
            // 关闭数据库连接
            rs.close();
            stmt.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

위 코드를 통해 데이터베이스에서 온도 데이터를 얻고 추가 ​​통계 분석 또는 기타 처리를 수행할 수 있습니다. 다음으로 데이터를 ECharts에 필요한 형식으로 변환하고 시각적 표시를 위해 ECharts를 사용해야 합니다. 다음은 온도 데이터를 ECharts에서 요구하는 JSON 형식으로 변환하여 히스토그램으로 표시하는 샘플 코드입니다.

import com.github.abel533.echarts.Option;
import com.github.abel533.echarts.axis.CategoryAxis;
import com.github.abel533.echarts.code.Magic;

public class DataVisualization {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Option对象
        Option option = new Option();
        
        // 创建X轴和Y轴
        CategoryAxis xAxis = new CategoryAxis();
        xAxis.setName("时间");
        xAxis.setData(new String[]{"09:00", "09:10", "09:20", "09:30", "09:40"});
        option.xAxis(xAxis);
        
        com.github.abel533.echarts.axis.ValueAxis yAxis = new com.github.abel533.echarts.axis.ValueAxis();
        yAxis.setName("温度");
        yAxis.setMax(100);
        option.yAxis(yAxis);
        
        // 添加数据
        option.series(Magic.bar, new com.github.abel533.echarts.series.Bar().setData(new int[]{20, 30, 40, 50, 60}));
        
        // 输出JSON格式
        System.out.println(option.toString());
    }
}

위 코드를 사용하면 온도 데이터를 ECharts에서 요구하는 JSON 형식으로 변환하여 화면에 출력할 수 있습니다. 콘솔 JSON 문자열. 이 문자열은 차트 그리기 및 상호 작용을 위해 ECharts 라이브러리를 사용하여 프런트 엔드 페이지의 js 코드에서 직접 사용할 수 있습니다.

요약하자면, 이 글에서는 ECharts와 Java 인터페이스를 지능형 제조 분야의 통계 분석에 적용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. ECharts와 Java의 결합을 통해 데이터를 쉽게 처리하고 시각화하여 지능형 제조에 대한 더 나은 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 이 기사가 지능형 제조 분야의 통계 분석에 종사하는 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 ECharts 및 Java 인터페이스: 지능형 제조 분야에서 통계 분석을 적용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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