"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。