Jupyter Notebookを使用してGDDデータを可視化する

手順

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。良いGDDデータを得るには、複数の日にわたって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を計算するのに役立つツールとして、Jupyter Notebooksを使用してデータを分析することができます。

まず、数日間のデータを収集します。IoTデバイスが稼働している間、サーバーコードが常に稼働していることを確認する必要があります。これには、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スクリプトのようなものを実行します。

温度データを取得したら、このリポジトリのJupyter Notebookを使用してデータを可視化し、GDDを計算できます。Jupyter notebooksは、セルと呼ばれるブロックにコードと指示を混在させ、しばしばPythonでコードを書きます。指示を読み、各コードブロックを順番に実行します。また、コードを編集することもできます。例えば、このノートブックでは、植物のGDDを計算するために使用する基準温度を編集できます。

1. gdd-calculationというフォルダーを作成します。

2. gdd.ipynbファイルをダウンロードし、それをgdd-calculationフォルダーにコピーします。

3. 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ます。

4. gdd-calculationフォルダーに新しいPython仮想環境を作成します。

5. Jupyter notebooks用のpipパッケージと、データの管理とプロットに必要なライブラリをインストールします：

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

6. Jupyterでノートブックを実行します：

   jupyter notebook gdd.ipynb

   Jupyterが起動し、ブラウザでノートブックが開きます。ノートブックの指示に従って、測定された温度を可視化し、成長度日を計算します。

   

ルーブリック

基準	模範的	適切	改善が必要
データの収集	少なくとも2日間の完全なデータを収集	少なくとも1日間の完全なデータを収集	一部のデータを収集
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