データ分析と視覚化のために PHP と Jupyter Notebook を使用する方法を学びます

インターネットの普及とインターネット アプリケーションの急速な発展に伴い、データ分析と視覚化の需要は徐々に高まっています。 Python、R、MATLAB などのプログラミング言語は、データ サイエンスの実践者にとっての最初の選択肢となっています。ただし、人気のあるプログラミング言語として、PHP の応用分野も常に拡大しています。この記事では、データ分析と視覚化に PHP と Jupyter Notebook を使用する方法を読者に紹介します。

まず、Jupyter Notebook について話しましょう。 Jupyter Notebook は、Python、R、Julia、PHP など 40 以上のプログラミング言語をサポートする、Web ベースのオープンソースの対話型 Jupyter Notebook 環境です。 Jupyter Notebook を使用すると、コード、方程式、視覚化、説明テキストを含むドキュメントを作成して共有できます。 Jupyter Notebook はリアルタイムの計算とデータ分析をサポートしており、データ分析と視覚化のための便利な方法を提供できます。

次に、PHP 言語を Jupyter Notebook に統合する方法を見てみましょう。まず、Jupyter Notebook をインストールする必要があります。 Jupyter Notebook は、Anaconda (データ サイエンス用の Python ディストリビューション) 経由で配布することも、Python 環境で pip を使用してインストールすることもできます。

インストールが完了したら、PHP カーネルをインストールする必要があります。 PHP カーネルは、対話型プログラミングとデータ分析に PHP 言語を使用できるようにする Jupyter Notebook のプラグインです。ターミナルに次のコマンドを入力して PHP カーネルをインストールします:

pip3 install IPython[all] 完了したら、次のコマンドを入力して PHP カーネルをインストールします:

python3 -m ipykernel install - -user -- name=php_kernel
インストールが完了したら、Jupyter Notebook と PHP 言語を使用してデータ分析と視覚化を開始できます。

次に、分析用のデータが必要です。ここでは、「data.csv」という小さなデータセットを使用します。データセットには、特定の企業の特定の月の売上データが含まれています。データセットには、商品名、価格、販売数量、販売数量などの情報が含まれています。

PHP の CSV 処理機能を使用してデータセットを読み込みます。 CSV (カンマ区切り値) は、カンマを使用してデータの行を区切る、一般的に使用されるデータ交換形式です。 CSV ファイルを読み取る方法に関する PHP サンプル コードは次のとおりです。

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

da3a7b5b6ee66aaba8fbd5f8f9b5bd3a

}
$products = array_keys($quantities);
$values = array_values($quantities);
$plot = new PHPlot(500, 500);
$plot->SetDataType(' text -data');
$plot->SetDataValues(array(array_values($products), array_values($values)));
$plot->SetTitle('製品別売上');
$plot->SetXTitle('Products');
$plot->SetYTitle('販売数量');
$plot->SetPlotType('bars');
$plot - >DrawGraph();

このサンプル コードは、「data.csv」データ セットを読み込み、売上高の上位 5 つの製品を計算し、製品ごとにグループ化され、売上高で並べ替えられたヒストグラムを描画します。

この記事では、Jupyter Notebook と PHP 言語を使用してデータ分析と可視化を行う方法を紹介します。 PHP の CSV 処理関数を使用してデータセットを読み取り、PHP カーネルを使用して Jupyter Notebook 環境でデータ分析および視覚化コードを構築し、PHPlot を使用してヒストグラムをプロットする方法をデモしました。 Jupyter Notebook と PHP 言語を使用することで、データ分析と視覚化の高速かつ使いやすい方法を実現でき、データ サイエンスの実践者に新しい選択肢を提供できます。

以上がデータ分析と視覚化のために PHP と Jupyter Notebook を使用する方法を学びますの詳細内容です。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。