Python数据可视化教程：matplotlib实战

"54513Python数据可视化-教学大纲" 这是一份关于Python数据可视化的教学大纲，适用于计算机专业的学生。课程旨在提供数据可视化的基础理论知识，特别是使用matplotlib库进行数据可视化实践。先修课程是《Python数据预处理》，后续课程是《Python数据挖掘》。 课程分为两个主要部分： 第一部分是“数据可视化与matplotlib”。在这个章节，学生将了解数据可视化的概念，学习如何根据数据类型选择合适的可视化图表，以及认识和安装matplotlib库。重点在于理解和掌握matplotlib的基本用法，包括如何绘制第一个图表。具体知识点包括： 1. 什么是数据可视化：理解数据可视化的意义和作用。 2. 常见的数据可视化方式：如折线图、柱状图、饼图等，以及它们在不同情境下的应用。 3. 选择正确的数据可视化图表：学会根据数据特性和分析目的选择适当的图表类型。 4. matplotlib概述：了解matplotlib在Python中的地位和功能。 5. 安装matplotlib：学习如何在Python环境中安装和配置matplotlib库。 6. 使用matplotlib绘制图表：初步掌握matplotlib的绘图函数，绘制简单的图表。 第二部分是“使用matplotlib绘制简单图表”，主要教授如何利用matplotlib实现各种图表的绘制，包括折线图、柱形图、堆叠柱形图、条形图、堆积条形图和堆积面积图。学生将通过实例来巩固这些知识，例如： 1. 使用`plot()`函数绘制折线图，如未来15天的气温变化图。 2. 使用`bar()`函数绘制柱形图，如展示历年阿里集团的GMV数据。 3. 使用`barh()`函数绘制条形图，如分析各商品种类的网购替代率。 4. 使用`stackplot()`函数绘制堆积面积图，如统计不同物流公司物流费用的分布。 课程总共5个学分，47学时，其中包括31个讲课学时和16个上机实践学时，确保学生能理论结合实际，提升数据可视化技能。通过这门课程，学生将具备使用Python进行数据可视化的基本能力，为后续的数据挖掘课程打下坚实的基础。