Python数据可视化案例教程李兆延、余美华、简艳英习题答案.pdf
文本预览下载声明
《Python数据可视化案例教程》
答案
项目1搭建数据可视化开发平台
1.选择题
(1)C
(2)A
(3)C
(4)B
2.填空题
(1)匹配图形；可视化设计；可视化分析
(2)Python;R
3.操作题
略
项目2Python数据可视化基础
1.选择题
(1)A
(2)B
(3)D
(4)C
(5)A
显示全部
文档详情
相似文档
-
Python数据分析与应用案例教程李兆延习题答案.pdf
Python数据分析与应用案例教程
第1章数据分析入门
课堂实训
#导入matplotlib中的pyplot模块，并设置别名为plt
importmatplotlib.pyplotasplt
#定义列表score,保存数学成绩
94,87,79,95,77,93,86,99,125,89]
#设置中文字体为SimHei
plt.xlabel(分数)#设置x轴标题
plt.ylabel(学生数量)#设置y轴标题
plt.title(数学成绩
-
Python数据可视化（第2版）习题答案.docx
数据可视化与Matplotlib
填空题
数据可视化
Jupyter
箱形图
pyplot
Figure
判断题
√
×
×
×
×
选择题
C
C
D
D
A
简答题
答：（1）折线图是日常工作中常见的图表之一，用于展示数据随时间、类别或其他连续变量的变化趋势，便于用户清晰观察数据的周期性、关联性等特征，比如股票价格、气温变化、销售趋势等；（2）柱形图是日常工作中常见的图表之一，它通常用于比较不同类别或组之间的数据大小差异。柱形图中使用柱形表示数据的数量或数值大小，柱形越高则表示数值越大，反之则表示数值越小。不同颜色的柱形表示数据的不同类别；（3）饼图是日常工作中常见的图表之一，用于展示数据
-
Python数据可视化（第2版）习题及答案 黑马.docx
数据可视化与Matplotlib
填空题
是指将大型数据集中的数据以图形、图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
Notebook是一个支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown的Web应用程序
是一种利用数据中的5个统计量描述数据的图表。
pyplotAPI是使用模块开发的接口，该接口底层封装了一系列与Matlab命令同名的函数。
Matplotlib中类是最顶层的容器类，用于创建绘图窗口或画布。
判断题
一个Figure类的对象可以包含一个或多个Axes类的对象。（）
散点图可以清晰地展示数据增减的趋势、速率、规律、峰值等特征。（）
柱形图与直方图展示的效
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目2 Python 数据可视化基础.docx
PAGE2
PAGE2
PAGE23
PAGE23
课题
Python数据可视化基础
课时
6课时（270min）
教学目标
知识目标：
（1）熟悉matplotlib中图表的组成要素、绘图的基本流程和常用函数，掌握设置图表样式的方法。
（2）熟悉seaborn绘图的常用函数，掌握设置图表风格和生成调色板的方法。
（3）了解pyecharts的绘图基础，掌握pyecharts绘图的基本步骤，以及设置图表主题和绘制组合图表的方法。
技能目标：
（1）能根据matplotlib、seaborn和pyecharts的绘图风格，选择合适的数据可视化库。
（2）能使用matplotlib、seaborn
-
Python数据可视化（第2版）习题.docx
数据可视化与Matplotlib
填空题
是指将大型数据集中的数据以图形、图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
Notebook是一个支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown的Web应用程序
是一种利用数据中的5个统计量描述数据的图表。
pyplotAPI是使用模块开发的接口，该接口底层封装了一系列与Matlab命令同名的函数。
Matplotlib中类是最顶层的容器类，用于创建绘图窗口或画布。
判断题
一个Figure类的对象可以包含一个或多个Axes类的对象。（）
散点图可以清晰地展示数据增减的趋势、速率、规律、峰值等特征。（）
柱形图与直方图展示的效
-
《Python数据可视化案例教程》课程标准.docx
《Python数据可视化案例教程》课程标准
【课程名称】Python数据可视化案例教程【课程编码】
【课程类别】专业核心课
【适用专业】大数据、信息管理、计算机等相关专业
【授课单位】 【总学时】32
【编写执笔人】 【编写日期】
一、课程性质和课程设计
1.1课程性质与作用
《Python数据可视化案例教程》是一门理论性和实践性都很强的课程，是为实现数据形象化展示而开设的一门核心课程。
本课程针对大数据、信息管理、计算机和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍Python数据可视化的基本知识和技能。通过本课程的学习，可以培养学生的信息数据可视化处理能力，让学生掌握数据可
-
《Python数据可视化案例教程》课程标准.pdf
《Python数据可视化案例教程》课程标准
【课程名称】Python数据可视化案例教程【课程编码】
【课程类别】专业核心课
【适用专业】大数据、信息管理、计算机等相关专业
【授课单位】【总学时】32
【编写执笔人】【编写日期】
一、课程性质和课程设计
1.1课程性质与作用
《Python数据可视化案例教程》是一门理论性和实践性都很强的课程，是为实现数据
形象化展示而开设的一门核心课程。
本课程针对大数据、信息管理、计算机和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地
介绍Python数据可视化的基本知识和技能。通过本课程的学习，可以培养学生的信息数据
可视化处理能力，让学生掌握数据可视化的基础理论
-
Python数据分析基础教程—— 数据可视化（第2版）王斌会习题答案.pdf
Python数据分析基础教程——数据可视化（第2版）王斌会习题答案
Python数据分析基础—数据可视化(第2
版)
习题1
一、选择题
1:ABCD2:CD3:ABCD4:A5:D6:B7:A8:A9:D
二、计算题
(请在问题下面的空白框写出代码并执行以输出结果)
1.下面有三组数据：
1,2,3,4,5
a,b,c,d
physics,c
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目3 比较型数据可视化.docx
PAGE12
PAGE12
PAGE13
PAGE13
课题
比较型数据可视化
课时
4课时（180min）
教学目标
知识目标：
（1）了解比较型数据的概念及应用场景。
（2）了解柱形图的概念及应用，掌握使用matplotlib绘制柱形图的方法。
（3）了解条形图的概念及应用，掌握使用seaborn绘制条形图的方法。
（4）了解雷达图的概念及应用，掌握使用pyecharts绘制雷达图的方法。
技能目标：
能使用柱形图、条形图和雷达图对比较型数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）锻炼具体问题具体分析的思维方法。
（2）培养积极主动寻求解决方法的意识。
教学重难点
教学重点：比较型数据的概念
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目5 关联型数据可视化.docx
PAGE2
PAGE2
PAGE7
PAGE7
课题
关联型数据可视化
课时
2课时（90min）
教学目标
知识目标：
（1）了解关联型数据的概念及应用场景。
（2）了解散点图的概念及应用，掌握使用seaborn绘制散点图的方法。
（3）了解气泡图的概念及应用，掌握使用pyecharts绘制气泡图的方法。
技能目标：
能使用散点图和气泡图对关联型数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）加强练习，在实践中提高专业技能和职业素养。
（2）提升运用理论知识解决实际问题的能力。
教学重难点
教学重点：关联型数据的概念及应用场景，散点图和气泡图的概念及应用，使用seaborn绘制散点图的方法，使用p
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目4 分布型数据可视化.docx
PAGE2
PAGE2
PAGE7
PAGE7
课题
分布型数据可视化
课时
2课时（90min）
教学目标
知识目标：
（1）了解分布型数据的概念及应用场景。
（2）了解直方图、箱形图、密度图和小提琴图的概念及应用。
（3）掌握使用seaborn绘制直方图、箱形图、密度图和小提琴图的方法。
技能目标：
能使用直方图、箱形图、密度图和小提琴图对分布型数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）培养实践能力，在实践中学习、在学习中实践。
（2）强化身体健康安全意识，敬畏生命、珍惜生命。
教学重难点
教学重点：分布型数据的概念及应用场景，直方图、箱形图、密度图和小提琴图的概念及应用，使用seabor
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目1 搭建数据可视化开发平台.docx
PAGE8
PAGE8
PAGE9
PAGE9
《Python数据可视化案例教程》教案
课时分配表
章序
课程内容
课时
备注
1
搭建数据可视化开发平台
4
2
Python数据可视化基础
6
3
比较型数据可视化
4
4
分布型数据可视化
2
5
关联型数据可视化
2
6
比例型数据可视化
2
7
时间型数据可视化
2
8
文本型数据可视化
2
9
地理空间型数据可视化
2
10
点评网站美食店铺数据可视化
4
机动
2
合计
32
课题
搭建数据可视化开发平台
课时
4课时（180min）
教学目标
知识目标：
（1）理解数据可视化的概念和流程。
（2）了解数据可视化的应用场景、设计原则
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目10 点评网站美食店铺数据可视化.docx
PAGE10
PAGE10
PAGE11
PAGE11
课题
点评网站美食店铺数据可视化
课时
4课时（180min）
教学目标
知识目标：
（1）掌握使用pandas解析数据、处理重复值和缺失值，以及导入和保存Excel数据的方法。
（2）掌握使用matplotli、seaborn和pyecharts绘制可视化图表的方法。
技能目标：
（1）能分析项目需求，并采用系统化思维完成项目。
（2）能根据需求使用不同的图表对数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）提升分析问题、解剖问题和处理问题的能力，培养系统化思维。
（2）感受中华文明的源远流长，增强民族自信心。
教学重难点
教学重点：使用pa
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目6 比例型数据可视化.docx
PAGE2
PAGE2
PAGE11
PAGE11
课题
比例型数据可视化
课时
2课时（90min）
教学目标
知识目标：
（1）了解比例型数据的概念及应用场景。
（2）了解饼图和华夫饼图的概念及应用，掌握使用matplotlib绘制饼图和华夫饼图的方法。
（3）了解环形图和矩形树图的概念及应用，掌握使用pyecharts绘制环形图和矩形树图的方法。
技能目标：
能使用饼图、环形图、矩形树图和华夫饼图对比例型数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）提高自己的动手能力，做到学以致用。
（2）培养独立分析问题能力。
教学重难点
教学重点：比例型数据的概念及应用场景，饼图、华夫饼图、环形图和矩形
-
《Python数据可视化案例教程》教案 项目9 地理空间型数据可视化.docx
PAGE8
PAGE8
PAGE7
PAGE7
课题
地理空间型数据可视化
课时
2课时（90min）
教学目标
知识目标：
（1）了解地理空间型数据的概念及应用场景。
（2）了解统计地图和地理热力图的概念及应用。
（3）掌握使用pyecharts绘制统计地图和地理热力图的方法。
技能目标：
能使用统计地图和地理热力图对地理空间型数据进行可视化和分析。
素养目标：
（1）培养持之以恒的钻研精神。
（2）提升对数据的理解和分析能力，培养数据素养。
教学重难点
教学重点：地理空间型数据的概念及应用场景，统计地图和地理热力图的概念及应用，使用pyecharts绘制统计地图和地理热力图的方法
教学难点