Apprenez à utiliser PHP et Jupyter Notebook pour l'analyse et la visualisation de données

Avec la popularisation d'Internet et le développement rapide des applications Internet, la demande d'analyse et de visualisation de données s'intensifie progressivement. Les langages de programmation tels que Python, R et MATLAB sont devenus le premier choix des praticiens de la science des données. Cependant, en tant que langage de programmation populaire, les domaines d'application de PHP sont également en constante expansion. Dans cet article, je présenterai aux lecteurs comment utiliser PHP et Jupyter Notebook pour l'analyse et la visualisation de données.

Tout d’abord, parlons de Jupyter Notebook. Jupyter Notebook est un environnement Jupyter Notebook interactif open source basé sur le Web qui prend en charge plus de 40 langages de programmation, dont Python, R, Julia et PHP. Grâce à Jupyter Notebook, nous pouvons créer et partager des documents comprenant du code, des équations, des visualisations et du texte narratif. Jupyter Notebook prend en charge les calculs et l'analyse des données en temps réel, et peut fournir un moyen pratique d'analyse et de visualisation des données.

Ensuite, voyons comment intégrer le langage PHP dans Jupyter Notebook. Tout d’abord, vous devez installer Jupyter Notebook. Jupyter Notebook peut être distribué via Anaconda (une distribution Python pour la science des données) ou installé à l'aide de pip dans un environnement Python.

Après avoir terminé l'installation, nous devons installer le noyau PHP. Le noyau PHP est un plug-in de Jupyter Notebook qui nous permet d'utiliser le langage PHP pour la programmation interactive et l'analyse de données. Entrez la commande suivante dans le terminal pour installer le noyau PHP :

pip3 install IPython[all] Une fois terminé, entrez la commande suivante pour installer le noyau PHP :

python3 -m ipykernel install --user --name=php_kernel
Une fois l'installation terminée, nous pouvons commencer à utiliser Jupyter Notebook et le langage PHP pour l'analyse et la visualisation des données.

Ensuite, nous avons besoin de données pour l'analyse. Ici, nous utiliserons un petit ensemble de données appelé "data.csv". L'ensemble de données contient les données de ventes d'une certaine entreprise pour un certain mois. L'ensemble de données contient des informations telles que le nom du produit, le prix, la quantité des ventes et le volume des ventes.

Nous utiliserons les fonctions de traitement CSV de PHP pour lire l'ensemble de données. CSV (Comma-Separated Values) est un format d'échange de données couramment utilisé qui utilise des virgules pour séparer les lignes de données. Voici l'exemple de code PHP sur la façon de lire un fichier CSV :

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

ce14072096ee9e0e20b0b39c2135d88b

}
$products = array_keys( $ quantités);
$values ​​​​= array_values($quantités);
$plot = new PHPlot(500, 500);
$plot->SetDataType('text-data');
$plot->SetDataValues( array (array_values($products), array_values($values)));
$plot->SetTitle('Ventes par produit');
$plot->SetXTitle('Products');
$plot-> SetYTitle ('Sales Quantity');
$plot->SetPlotType('bars');
$plot->DrawGraph();

Cet exemple de code charge l'ensemble de données "data.csv" et calcule la quantité vendue avant cinq produits et dessinez un graphique à barres regroupé par produit et trié par quantité vendue.

Dans cet article, nous expliquons comment utiliser Jupyter Notebook et le langage PHP pour l'analyse et la visualisation des données. Nous avons montré comment utiliser les fonctions de traitement CSV de PHP pour lire un ensemble de données, utiliser les noyaux PHP pour créer du code d'analyse et de visualisation de données dans un environnement Jupyter Notebook et utiliser PHPlot pour tracer des histogrammes. En utilisant Jupyter Notebook et le langage PHP, nous pouvons créer un moyen d'analyse et de visualisation de données rapide et facile à utiliser, offrant ainsi un nouveau choix aux praticiens de la science des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!