Python数据可视化（第2版）第1章 数据可视化与Matplotlib_教学设计.doc

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《Python数据可视化

（第2版）》

教学设计

课程名称：

授课年级：

授课学期：

教师姓名：

年月

课题名称

第1章数据可视化与Matplotlib

计划课时

3课时

教学引入

在大数据时代的作用下，数据正在以前所未有的速度增长，且变得越来越多样化，传统的处理方式已经无法满足对人们对海量数据的处理需求。数据可视化应运而生，它通过图形、图表等视觉形式直观展示比较抽象的数据，使用户更容易理解和分析数据。Python作为数据分析领域的重要语言，提供了许多优秀且功能强大的数据可视化库，其中Matplotlib是众多数据可视化库的鼻祖，因其灵活性、定制性等特点备受推崇。本章将带领大家了解可视化的前置知识，搭建好开发环境，并学会使用Matplotlib绘制第一个图表。

教学目标

使学生了解数据可视化的概念，能够复述数据可视化的概念及基本过程

使学生了解数据可视化的方式，能够归纳常见可视化图表的用途

使学生熟悉常见的数据可视化库，能够列举至少3个数据可视化库的特点

使学生掌握开发环境的搭建，能够独立安装Anaconda工具并使用JupyterNotebook编写与运行代码

使学生熟悉Matplotlib，能够归纳Matplotlib库中pyplotAPI和object-orientedAPI这两种API的特点

使学生掌握Matplotlib的基本使用，能够使用pyplotAPI和object-orientedAPI这两种方式绘制图表

使学生掌握Matplotlib的核心类，能够在程序中创建Figure和Axes类的对象

教学重点

JupyterNotebook的基本使用

Matplotlib的核心类

教学难点

数据可视化的方式

Matplotlib初体验

教学方式

课堂教学以PPT讲授为主，并结合多媒体进行教学

教

学

过

程

第一课时

（什么是数据可视化、数据可视化的方式、常见的数据可视化库、安装Anaconda工具、启动Anaconda自带的JupyterNotebook、JupyterNotebook的基本使用）

一、创设情景，导入新课

教师通过给学生列举一些数据可视化的例子，比如抖音用户时间管理的柱形图、股票走势的线图、物流进度的地图等，引导学生了解到数据可视化的重要性，从而实现导入新课的目的。

二、新课讲解

知识点1-什么是数据可视化

教师通过PPT讲解什么是数据可视化。

（1）讲解数据可视化的发展历史。

（2）讲解数据可视化的概念。

（3）讲解数据可视化的基本过程。

（4）讲解数据可视化的优势。

知识点2-数据可视化的方式

教师通过PPT讲解数据可视化的方式。

折线图。

柱形图。

条形图。

堆积图。

直方图。

箱形图。

饼图。

散点图。

气泡图。

误差棒图。

雷达图。

知识点3-常见的数据可视化库

教师通过PPT讲解常见的数据可视化库。

Matplotlib。

Seaborn。

pyecharts。

bokeh。

Plotly。

ggplot。

知识点4-安装Anaconda工具

教师通过PPT结合实操的形式讲解安装Anaconda工具。

（1）讲解Anaconda工具的功能。

（2）讲解Anaconda工具的安装步骤。

①以管理员身份运行安装程序，打开欢迎界面。

②单击下一步按钮，进入用户许可协议界面。

③单击同意按钮，进入选择安装类型的界面。

④选择JustMe单击下一步按钮，进入选择安装位置的界面。

⑤单击下一步按钮，进入设置高级安装选项的界面。

⑥勾选第4个复选框，单击安装按钮，进入正在安装的界面。

⑦等待片刻后，自动进入安装完成的界面。

⑧单击下一步按钮，进入Anaconda32023.09-0(64-bit)界面。

⑨单击下一步按钮，进入完成安装界面。

⑩取消勾选两个选项，单击完成按钮关闭完成安装界面。

（3）演示Anaconda工具的安装。

（4）讲解验证Anaconda工具安装成功的方式。

（5）演示如何验证Anaconda工具安装成功。

知识点5-启动Anaconda自带的JupyterNotebook

教师通过PPT结合实操的形式讲解启动Anaconda自带的JupyterNotebook。

（1）讲解JupyterNotebook的功能以及优点。

（2）讲解JupyterNotebook的两种启动方式。

①通过AnacondaNavigator启动JupyterN