|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "1e21b012c6685f8bf73e0e76cdca3347",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-28T11:32:58+00:00",
|
|
|
"source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/assignment.md",
|
|
|
"language_code": "bg"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Визуализиране на данни за GDD с помощта на Jupyter Notebook
|
|
|
|
|
|
## Инструкции
|
|
|
|
|
|
В този урок събрахте данни за GDD с помощта на IoT сензор. За да получите качествени данни за GDD, трябва да събирате данни за няколко дни. За да визуализирате температурните данни и да изчислите GDD, можете да използвате инструменти като [Jupyter Notebooks](https://jupyter.org) за анализ на данните.
|
|
|
|
|
|
Започнете със събиране на данни за няколко дни. Трябва да се уверите, че сървърният код работи през цялото време, докато вашето IoT устройство е активно, като коригирате настройките за управление на захранването или използвате нещо като [този Python скрипт за поддържане на системата активна](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active).
|
|
|
|
|
|
След като имате температурни данни, можете да използвате Jupyter Notebook в този репозиторий, за да ги визуализирате и изчислите GDD. Jupyter Notebook комбинира код и инструкции в блокове, наречени *клетки*, често с код на Python. Можете да прочетете инструкциите и след това да изпълните всеки блок код, блок по блок. Можете също така да редактирате кода. Например, в този notebook можете да редактирате базовата температура, използвана за изчисляване на GDD за вашето растение.
|
|
|
|
|
|
1. Създайте папка с име `gdd-calculation`
|
|
|
|
|
|
1. Изтеглете файла [gdd.ipynb](./code-notebook/gdd.ipynb) и го копирайте в папката `gdd-calculation`.
|
|
|
|
|
|
1. Копирайте файла `temperature.csv`, създаден от MQTT сървъра.
|
|
|
|
|
|
1. Създайте нова Python виртуална среда в папката `gdd-calculation`.
|
|
|
|
|
|
1. Инсталирайте някои pip пакети за Jupyter Notebook, заедно с библиотеки, необходими за управление и визуализация на данните:
|
|
|
|
|
|
```sh
|
|
|
pip install --upgrade pip
|
|
|
pip install pandas
|
|
|
pip install matplotlib
|
|
|
pip install jupyter
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
1. Стартирайте notebook-а в Jupyter:
|
|
|
|
|
|
```sh
|
|
|
jupyter notebook gdd.ipynb
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Jupyter ще се стартира и ще отвори notebook-а във вашия браузър. Следвайте инструкциите в notebook-а, за да визуализирате измерените температури и да изчислите дните на растеж (GDD).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## Критерии за оценка
|
|
|
|
|
|
| Критерии | Отлично | Задоволително | Нуждае се от подобрение |
|
|
|
| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
|
|
|
| Събиране на данни | Събрани са данни за поне 2 пълни дни | Събрани са данни за поне 1 пълен ден | Събрани са някакви данни |
|
|
|
| Изчисляване на GDD | Notebook-ът е успешно изпълнен и GDD е изчислен | Notebook-ът е успешно изпълнен | Notebook-ът не може да бъде изпълнен |
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**Отказ от отговорност**:
|
|
|
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод. |
