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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Jupyter Notebookを使ったGDDデータの可視化
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## 手順
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このレッスンでは、IoTセンサーを使用してGDDデータを収集しました。良質なGDDデータを得るためには、複数日間のデータを収集する必要があります。温度データを可視化し、GDDを計算するために、[Jupyter Notebooks](https://jupyter.org)のようなツールを使用してデータを分析することができます。
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まず、数日間のデータを収集してください。IoTデバイスが稼働している間、サーバーコードが常に動作していることを確認する必要があります。そのためには、電源管理設定を調整するか、[このシステムをアクティブに保つPythonスクリプト](https://github.com/jaqsparow/keep-system-active)のようなものを実行してください。
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温度データを収集したら、このリポジトリ内のJupyter Notebookを使用してデータを可視化し、GDDを計算することができます。Jupyter Notebookは、コードと指示を*セル*と呼ばれるブロックに混在させる形式で構成されており、通常Pythonで記述されています。指示を読み、それぞれのコードブロックを順番に実行することができます。また、コードを編集することも可能です。このノートブックでは、例えば、植物のGDDを計算するために使用する基準温度を編集することができます。
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1. `gdd-calculation`というフォルダーを作成してください。
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1. [gdd.ipynb](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-notebook/gdd.ipynb)ファイルをダウンロードし、`gdd-calculation`フォルダーにコピーしてください。
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1. MQTTサーバーによって作成された`temperature.csv`ファイルをコピーしてください。
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1. `gdd-calculation`フォルダー内に新しいPython仮想環境を作成してください。
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1. Jupyter Notebook用のpipパッケージと、データの管理やプロットに必要なライブラリをインストールしてください：
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```sh
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pip install --upgrade pip
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pip install pandas
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pip install matplotlib
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pip install jupyter
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```
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1. Jupyterでノートブックを実行してください：
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```sh
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jupyter notebook gdd.ipynb
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```
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Jupyterが起動し、ブラウザでノートブックが開きます。ノートブック内の指示に従って、測定された温度を可視化し、成長度日（GDD）を計算してください。
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## 評価基準
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| 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 |
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| データ収集 | 少なくとも2日分の完全なデータを収集 | 少なくとも1日分の完全なデータを収集 | 一部のデータを収集 |
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| GDDの計算 | ノートブックを正常に実行し、GDDを計算 | ノートブックを正常に実行 | ノートブックを実行できない |
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**免責事項**:
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