INHOUDSOPGAWE:
- Voorrade
- Stap 1: Koppel u Led Strip met u Arduino -bord
- Stap 2: Koppel u Arduino -bord aan u rekenaar
- Stap 3: Laai die Arduino -kode op
- Stap 4: Begin die Python -kode
Video: Visualiseer u Bitcoin -wins en -verlies met Arduino en Python: 6 stappe
2024 Outeur: John Day | [email protected]. Laas verander: 2024-01-30 07:25
Deur memoryleakyu Volg meer deur die skrywer:
Basiese idee
Persoonlik is ek 'n belegger in kripto -geldeenhede. Maar ek het ook baie werk om by te dra. Ek kan dus nie die bitcoin -prys 10 keer per minuut dophou nie. Ek wil egter steeds weet of ek geld verdien of verloor. Daarom het ek besluit om 'n intydse terugvoerstelsel van my belegging met behulp van python te bou. En om dit te visualiseer, het ek 'n led -strook en 'n arduino gekies. As ek geld verdien, word die leds groen. As ek verloor, word hulle rooi.
Hoe werk dit
Om intydse bitcoin-data te kry, het ek 'n api gebruik wat deur OKex verskaf is, wat 'n groot crypto-valuta-uitruil is. Toe gebruik ek luislang om my wins en verlies te bereken op grond van die stromingsdata. Ek stel my doelwitwins en -verlies elke dag op 5%, wat beteken dat meer ligte aan is, my belegging is nader aan my teikenwins of -verlies. As alle LED's aangeskakel of afgeskakel word, sal die strook knipper. Dus kan ek besluit of ek my bitcoins wil aanhou of verkoop.
Voorrade
Seeeduino V4.2 Koop hier
Seeed Waterproof WS2813 RGB LED Strip Waterproof Koop hier
Sien Base Shield V2
Stap 1: Koppel u Led Strip met u Arduino -bord
Koppel jou seeeduino met sy basisskerm. Koppel dan die LED -strook op die digitale pen 6 (D6) aan
Stap 2: Koppel u Arduino -bord aan u rekenaar
Kontroleer die poort wat u arduino gebruik. U benodig dit in die python -kode.
Stap 3: Laai die Arduino -kode op
Stap 4: Begin die Python -kode
Maak seker dat die pyseriaal vir python -biblioteek geïnstalleer is. As u nie weet of u die biblioteek geïnstalleer het nie, voer dit uit
pip installeer pyseriaal
in die rekenaar se terminale.
Onthou om u aanvanklike beleggingsdata op te stel voordat u die python -kode uitvoer.
Aanbeveel:
Data visualiseer vanaf Magicbit in AWS: 5 stappe
Data visualiseer vanaf Magicbit in AWS: Data wat ingesamel word van sensors wat aan Magicbit gekoppel is, word deur middel van MQTT in die AWS IOT -kern gepubliseer om grafies in reële tyd te visualiseer. Ons gebruik magicbit as die ontwikkelingsbord in hierdie projek wat op ESP32 gebaseer is. Daarom is enige ESP32 d
Visualiseer barometriese druk en temperatuur met behulp van Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 en AWS .: 8 stappe
Visualiseer barometriese druk en temperatuur met behulp van Infineon XMC4700 RelaxKit, Infineon DPS422 en AWS .: Dit is 'n eenvoudige projek om die barometriese druk en temperatuur vas te vang met behulp van Infineon se DPS 422. Dit word lomp om die druk en temperatuur oor 'n tydperk op te spoor. Dit is waar analise in beeld kom, die insig oor die verandering in
Lees Ultrasoniese sensor (HC-SR04) data op 'n 128 × 128 LCD en visualiseer dit met behulp van Matplotlib: 8 stappe
Ultrasoniese sensor (HC-SR04) data op 'n 128 × 128 LCD lees en dit visualiseer met behulp van Matplotlib: In hierdie instruksies gebruik ons die MSP432 LaunchPad + BoosterPack om die data van 'n ultrasoniese sensor (HC-SR04) op 'n 128 × 128 te vertoon LCD en stuur die data serieel na 'n rekenaar en visualiseer dit met behulp van Matplotlib
Visualiseer data van die draadlose sensor met behulp van Google -kaarte: 6 stappe
Visualisering van draadlose sensordata met behulp van Google -kaarte: Voorspellende ontleding van die masjiene is baie nodig om die stilstand van die masjien tot die minimum te beperk. Gereelde ondersoeke help om die werktyd van die masjien te verbeter en verhoog ook die fouttoleransie daarvan. Draadlose trilling en temperatuur senuwees
Die gebruik van verskillende grysskaalintensiteitsdrempels om afwykings in mammogrambeelde te visualiseer en te identifiseer: 9 stappe
Die gebruik van verskillende grysskaalintensiteitsdrempels om abnormaliteite in mammogrambeelde te visualiseer en te identifiseer: Die doel van hierdie projek was om 'n parameter te identifiseer en te gebruik om mammogrambeelde van grysskaal van verskillende agtergrondweefselklassifikasies te verwerk: Vetterig, vetterig, en amp; Digte weefsel. Hierdie klassifikasie word gebruik wanneer radioloë mamma