Python程序设计基础 教案 教学设计 第10章 Python 数据工程与可视化.pdf

《Python程序设计基础》教学设计

计划学时12其中理论学时：6实验学时：6

课题（章节）第10章Python数据工程与可视化

教学目的与要求：

目的：

1使学生理解网络爬虫的概念、原理及其在数据获取中的应用。

2使学生掌握Numpy数组的基本操作和高级功能。

3培养学生利用Numpy进行科学计算和数据分析的能力。

4使学生掌握Matplotlib库的基本绘图方法和高级功能。

5培养学生利用Matplotlib进行数据可视化的能力。

要求：

1培养学生掌握Python编程中urllib库、requests库的使用，实现基本的网页请求与数据

抓取。

2Numpy数组的基本概念和操作。

3Numpy中的数学运算和统计分析函数。

4Numpy数组的广播机制和形状操作。

5学生能够熟练掌握Matplotlib的基本绘图方法，如折线图、柱状图、饼图等。

6学生能够利用Matplotlib进行高级数据可视化操作，如设置图形样式、添加注释和保

存图形等。

7学生能够熟练掌握Pandas中的Series和DataFrame数据结构。

8学生能够利用Pandas进行数据清洗、转换、合并和分析等操作。

教学重点：

1网络爬虫的基本原理和流程。

2Python中requests库和BeautifulSoup库的使用。

3Numpy数组的基本概念和操作。

4Numpy中的数学运算和统计分析函数。

5Numpy数组的广播机制和形状操作。

6Matplotlib的基本绘图方法和参数设置。

7Matplotlib中的图形样式和注释功能。

8Pandas中的Series和DataFrame数据结构。

9Pandas中的数据清洗和转换方法。

10Pandas中的数据合并和分析功能。

教学难点：

1网页结构的复杂性和多样性，导致数据解析困难。

2反爬虫机制的应对策略。

3Numpy数组的高级功能，如广播机制和形状变换。

4利用Numpy进行复杂的数据分析和科学计算。

5Matplotlib中高级数据可视化功能的掌握和应用。

6利用Matplotlib进行复杂图形的绘制和美化。

7Pandas中复杂的数据清洗和转换操作。

8利用Pandas进行高效的数据分析和处理。

教学方式：

课堂教学使用多媒体教学，PPT讲授，含实例演示和学生练习。

实验在机房完成，学生单人单机，自主完成，教师指导。

课程思政设计：

1强调合理使用网络爬虫的原则，遵守法律法规和网站隐私政策。

2培养学生的网络道德观念，尊重他人知识产权。

3强调数据可视化在数据分析和决策中的重要性。

4引导学生合理利用Matplotlib进行数据可视化，提高数据分析和决策的准确性和效率。

同时，培养学生的审美情趣和创新能力。

5强调科学计算和数据分析的重要性，培养学生的科学精神和创新精神。

课堂练习、作业：

课后习题由四种题型：单选题、填空题、判断题、编程。

内容比较多，可选择一部分来完成，其它作为选做。

前三种适合做课堂练习或课后作业。

编程题适合做实验或课后练习。