Python程序设计实践 教案 实验15 数据可视化.docx
《Python程序设计实践教程》课程教案
课题：数据可视化
教学目的：
理解数据可视化的意义与应用场景：通过数据可视化的概述，帮助学生理解可视化在数据分析、结果展示与决策支持中的重要作用，掌握可视化的核心价值。
掌握`matplotlib`库的基本绘图流程：通过`matplotlib`库的讲解，使学生能够熟练创建图形、添加标题、坐标轴、图例等，绘制常见的图表类型（如折线图、柱状图、散点图等）。
学会使用`matplotlib`库绘制多种图表：包括折线图、柱状图、散点图、饼图等，帮助学生掌握不同图表类型的适用场景与绘制方法，提升数据展示的效果。
理解图形保存与显示的方法：通过保存与显示图形的讲解，学生能够将绘图结果保存为文件或在界面中展示，满足实际应用的需求。
培养数据可视化与结果展示的能力：通过`matplotlib`库的实践操作，学生能够将数据分析结果以直观、清晰的方式展示出来，提升数据传达的效果与效率。
为后续数据分析与可视化奠定基础：通过本章的学习，学生能够掌握数据可视化的基本技能，为后续学习高级可视化工具（如`seaborn`、`plotly`）及复杂数据分析提供支持。
课型：新授课
课时：
本章安排2个课时。
教学重点：
重点：
1.掌握matplotlib库的使用方法。
2.学会调用matplotlib库的绘图函数进行绘图。
3.掌握多子图的绘图方法。
教学难点：
难点：从复杂多元的数据中提炼关键信息，据此精准匹配可视化类型，平衡美观与表意，突破多领域沟通壁垒，以实现高效数据可视化呈现。
教学过程：
教学形式：讲授课，教学组织采用课堂整体讲授和分组演示。
教学媒体：采用启发式教学、案例教学等教学方法。教学手段采用多媒体课件、视频等媒体技术。
板书设计：
本课标题
数据可视化
课次
0.5
授课方式
理论课□讨论课□习题课□其他□
课时安排
2
学分
共2分
授课对象
普通高等院校学生
任课教师
教材及参考资料
1.《Python程序设计实践教程》。
2.本教材配套视频教程及学习检查等资源。
3.与本课程相关的其他资源。
教学基本内容
教学方法及教学手段
课程引入
如今，数据浪潮正席卷我们生活的每一处角落。打开天气预报App，气温走势、降水概率以直观图表呈现，让出行规划一目了然；电商平台利用折线图展示商品销量变化，助力商家精准决策。但在这些便捷背后，数据的收集与整理，往往是庞大且繁杂的工程。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿GB，传统的表格形式根本无法让人快速洞悉关键信息。数据可视化，正是打破这一困境的利刃。它能将海量、晦涩的数据，巧妙转化为柱状图、折线图、热力图等直观图形，让复杂信息瞬间清晰易懂。就像疫情期间，约翰·霍普金斯大学的疫情动态地图，实时呈现全球感染与治愈数据，让大众直观掌握疫情态势。接下来，让我们一同走进数据可视化的精彩世界，探寻数据背后隐藏的价值，解锁高效解读数据的新技能。
参考以下形式：
1.衔接导入
2.悬念导入
3.情景导入
4.激疑导入
5.演示导入
6.实例导入
7.其他形式
实验15数据可视化
一、实验目的
1.掌握?matplotlib?库的使用方法。
2.学会调用?matplotlib?库的绘图函数进行绘图。
3.掌握多子图的绘图方法。
二、知识要点
1.数据可视化
数据可视化是指将测量或计算产生的数字信息以图形、图像的形式呈现给研究者，使他们能更直观地观察和提取信息。
数据可视化的基本思想是：将每个数据作为单个图元表示（如点、线段等），大量数据构成由多个图元组成的图形，数据的分类属性以多维的形式表示，使人们能从不同的维度观察数据，对数据进行更深入的分析。
2.matplotlib?库
matplotlib?库是一个?Python?的?2D?绘图库，可以方便地展示数据，完成科学计算中数据的可视化。matplotlib?库包括多个子模块，可以绘制线形图、柱形图、直方图、散点图、饼图等，一般使用?pyplot?子模块。导入方法如下。
importmatplotlib.pyplotasplt
3.基本绘图流程
（1）创建画布
使用?figure()函数创建一个空白画布，可以指定画布大小。若绘图之前不调用?figure()函数，pyplot?模块会自动创建一个默认的绘图区域。
（2）设置图形参数
添加标题，设置坐标轴属性，包括名称、刻度、范围等。pyplot?模块常用的方法如表?15-1?所示。
表?15-1pyplot?模块常用的方法
方法
说明
title()
设置当前绘图区的标题
xlabel()、ylabel()
设置?x?轴、y?轴的标签
xlim(xmin,xmax)、ylim(ymin