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ECharts と Java インターフェイスを使用してビジュアル データ マイニングを実装する方法

Dec 18, 2023 pm 06:33 PM
java echarts データマイニング

ECharts と Java インターフェイスを使用してビジュアル データ マイニングを実装する方法

ECharts と Java インターフェイスを使用してビジュアル データ マイニングを実装する方法

[はじめに]
ビッグ データ時代の到来により、データ マイニングは重要な技術は、企業の意思決定や市場分析などの分野で重要な役割を果たしています。データマイニングには大量のデータの分析と表示が必要ですが、視覚化は直感的で鮮明な表示方法です。この記事では、EChartsとJavaインターフェイスを使用してデータマイニングの視覚化を実現する方法を紹介します。

#[ECharts の概要]

ECharts は、Baidu がオープンソース化した JavaScript ベースの視覚化ライブラリであり、豊富なチャート タイプとインタラクティブな機能を提供し、さまざまなチャートや地図などの表示に使用できます。 . Web ページ上での視覚化。 ECharts は強力で使いやすく、さまざまなシナリオにおける視覚化のニーズに適しています。

[Java インターフェイス]

Java は、強力なデータ処理機能と豊富な開発ツールを備えた、一般的に使用されるプログラミング言語です。 Java を通じて、さまざまなアルゴリズムとライブラリを使用してデータを処理および分析し、処理結果を視覚的に表示するために EChart に渡すことができます。

[実装手順]

    データ取得
  1. まず、データ ソースからデータを取得する必要があります。データは、データベース クエリ、API インターフェイス アクセス、またはローカル ファイルの読み取りを通じて取得できます。 Java では、JDBC、HTTPClient、ファイル IO などのメソッドを使用してデータを取得できます。
  2. データ処理
  3. データを取得したら、Java を使用してデータ処理を行うことができます。これには、データ クリーニング、データ変換、特徴抽出などが含まれます。たとえば、Java の文字列処理関数、数値計算関数などを使用してデータを処理できます。
  4. ECharts に渡す
  5. データ処理が完了したら、視覚的に表示するために処理結果を ECharts に渡す必要があります。 Java のネットワーク プログラミング機能を使用してデータをフロントエンドに送信できるため、ECharts は Java から直接データを受信して​​表示できます。
  6. ECharts のビジュアル構成
  7. JavaScript を介して ECharts API を呼び出すことで、グラフのスタイル、データ ソース、インタラクティブな動作などを構成できます。たとえば、グラフの種類、軸のスタイル、凡例、ラベルなどを設定できます。これらの構成により、異なるデータに基づいて異なる視覚的表示を実行できます。
[サンプル コード]

次は、ECharts と Java インターフェイスを使用して円グラフ データ視覚化を実装する方法を示す簡単な例です:

Java コード例:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // 数据处理
        Map<String, Double> data = new HashMap<>();
        data.put("苹果", 55.0);
        data.put("橘子", 30.0);
        data.put("香蕉", 15.0);

        // 传递给ECharts
        sendDataToECharts(data);
    }

    public static void sendDataToECharts(Map<String, Double> data) {
        // 构造JSON数据,格式需符合ECharts要求
        StringBuilder json = new StringBuilder();
        json.append("[");
        for (String key : data.keySet()) {
            json.append("{");
            json.append("'name':'").append(key).append("',");
            json.append("'value':").append(data.get(key)).append("");
            json.append("},");
        }
        json.deleteCharAt(json.length() - 1);
        json.append("]");

        // 通过网络传递给前端
        String url = "http://localhost:8080/sendData";
        HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient();
        HttpPost httppost = new HttpPost(url);
        
        List<NameValuePair> params = new ArrayList<NameValuePair>();
        params.add(new BasicNameValuePair("data", json.toString()));
        httppost.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(params, "UTF-8"));
        
        HttpResponse response = httpclient.execute(httppost);
        HttpEntity entity = response.getEntity();
    }
}
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フロントエンド コード例:

var data = [];

$.ajax({
    type: 'POST',
    url: '/sendData',
    dataType: 'json',
    success: function(response) {
        data = response;
        
        // 饼图配置
        var option = {
            series: [{
                name: '水果销量',
                type: 'pie',
                radius: '55%',
                data: data
            }]
        };
        
        // 初始化ECharts,并渲染图表
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('chartContainer'));
        myChart.setOption(option);
    }
});
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上記のサンプル コードを通じて、Java と ECharts 間のデータ転送と視覚的表示を実装しました。コード内のデータ処理と ECharts 構成は、特定のニーズとデータ特性に応じて調整して、より豊富で複雑なデータ マイニングの視覚化を実現できます。

[結論]

この記事では、ECharts と Java インターフェイスを使用してビジュアル データ マイニングを実装する方法を紹介します。データは Java を通じて処理されてフロントエンドに渡され、ECharts を使用して Web ページに視覚的に表示されます。この方法は柔軟性があり、さまざまなデータ マイニングのニーズに適応できます。この記事が、読者が実際のプロジェクトで ECharts と Java インターフェイスを適用してデータ マイニングの視覚化を実現する際に役立つことを願っています。

以上がECharts と Java インターフェイスを使用してビジュアル データ マイニングを実装する方法の詳細内容です。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。

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