Python数据可视化实战 教案全 第1-8章.docx.pdf

【Python数据可视化实战】课程主要涵盖了数据可视化的基础概念、流程和应用场景，以及使用Python的Matplotlib库进行数据可视化的具体方法。课程适用于大数据技术类专业，旨在帮助学生理解和掌握如何通过可视化工具来揭示数据背后的故事。 在第一章中，重点讲述了数据可视化的必要性和重要性，尤其是在数据量急剧增长的时代，数据可视化能够帮助我们更直观地理解和分析大量数据。Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它可以绘制各种类型的图形，如散点图、折线图、饼图、柱状图、条形图和箱线图，这些图形在数据分析中用于展示数据分布、趋势和关系。此外，课程还介绍了Jupyter Notebook，这是一个用于交互式计算和数据可视化集成开发环境。 教学目标包括掌握基本的图形绘制方法，如散点图和折线图，以及饼图、柱形图和条形图的绘制。同时，学习如何通过箱线图分析数据的四分位数和异常值。探究性问题涉及到数据可视化流程的细节，例如如何分析特征间的关系，以及调整rc参数对图形外观的影响。拓展性问题则鼓励学生思考如何确保可视化结果的实用性和Python的Matplotlib库相较于其他语言库的优势。 在第四章，课程深入到seaborn库，它是基于Matplotlib的高级接口，提供了更多高级功能，如兼容NumPy、SciPy和statsmodels等库。seaborn不仅简化了图形的创建，还支持更复杂的数据关系图和统计图形的绘制，如热力图、联合分布图等，这在探索数据的多变量关系时尤其有用。 课程的理论部分会讲解seaborn的基础、绘图风格和颜色方案，而实验部分则要求学生实际操作，使用seaborn绘制复杂的图形，并对特定数据集（如2000-2019年中国总人口数据）进行可视化分析。 教材《Python数据可视化实战》和相关参考资料为学习提供了丰富的实例和实践指导，帮助学生深化理解并提升技能。通过本课程的学习，学生应能够熟练运用Python的可视化工具，有效地呈现和解释数据，从而在实际工作中挖掘数据价值。