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Jupyter Notebook을 이용한 GDD 데이터 시각화

개요

이번 수업에서 IoT 센서를 사용해 GDD 데이터를 수집했습니다. 좋은 GDD 데이터를 얻기 위해서는 수 일간 데이터를 수집해야 합니다. 온도 데이터를 시각화 하고 GDD를 계산하는 것을 돕기 위해선 Jupyter Notebooks과 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

며칠 간 데이터를 수집하는 것으로 시작하십시오. 전원 관리 설정을 조정하거나 시스템 활성 유지 Python 스크립트 와 같은 것을 실행하여 IoT 장치가 실행되는 동안 서버 코드가 항상 실행되고 있는지 확인해야 합니다.

온도 데이터를 얻은 후에는 이 레포지토리에 있는 Jupyter Notebook을 이용하여 데이터를 시각화하고 GDD를 계산할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 셀 이라 불리는 블럭 안에 코드와 지침들이 섞여있습니다. 이는 주로 파이썬으로 작성됩니다. 지침을 읽고, 각각의 코드 블럭을 하나씩 실행할 수 있습니다. 또한 코드를 수정할 수도 있습니다. 예를 들자면 당신의 식물을 위해 GDD를 계산할 때 사용되는 기준 온도를 이 notebook에서 수정할 수 있습니다.

  1. gdd-calculation 이름을 가진 폴더를 생성합니다.

  2. gdd.ipynb 파일을 다운받고 gdd-calculation로 복사합니다.

  3. MQTT 서버가 생성한 temperature.csv 파일을 복사합니다.

  4. gdd-calculation폴더에 새로운 Python 환경을 생성합니다.

  5. 데이터를 관리하고 표시하는 데 필요한 라이브러리와 함께 Jupyter Notebook을 위한 몇가지 pip 패키지들을 설치합니다:

    pip install --upgrade pip
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install jupyter

  6. 이 notebook을 Jupyter에서 실행합니다:

    jupyter notebook gdd.ipynb

    Jupyter가 시작되고 브라우저에서 notebook을 열게 됩니다. notebook의 지시에 따라 측정된 온도를 시각화하고 유효 적산 온도(GDD)를 계산합니다.

    The jupyter notebook

평가 기준

기준 모범 답안 적절함 개선이 필요함
데이터 캡쳐 최소 완전한 이틀 이상의 데이터를 캡처함 최소 완전한 하루 이상의 데이터 캡처함 몇개의 데이터를 캡처함
GDD 계산 성공적으로 notebook을 실행하고 GDD를 계산함 성공적으로 notebook을 실행함 notebook을 실행할 수 없음