大数据可视化 教案 1-1Matplotlib入门

《大数据可视化》教案（学年第学期）课程名称： 大数据可视化所属专业： 大数据技术所属系部： 计算机与软件技术授课班级：课程总学时： 任课教师：图所有a到z开头的单词数量条形图所示。该图会在接下来的学习中频繁用到。教师带领学生编写以下程序

colors=['red','blue','green','purple']#定义颜色

plt.bar(letter,enword,color=colors,alpha=0.4)#设置颜色和透明度plt.show()环节五：Matplotlib画布设置（5分钟）结合业务操作3讲解画布设置。Matplotlib中的画布设置主要用到了figure()函数，用来设置画布的宽高、分辨率、背景颜色等。学生参考教师示例，实现画布设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制效果如下图所示：

环节六：Matplotlib标题设置（5分钟）结合业务操作4讲解标题设置Matplotlib图表标题设置使用title()函数，参数如下：label表示标题内容；font_dict是一个字典，用来设置字体、字号、颜色等；loc表示标题的对齐，包括left，right和center，默认为center；pad表示标题与图表顶部的距离，默认为None。学生参考教师示例，实现标题设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制效果如下图所示：环节七：Matplotlib坐标轴设置（10分钟）结合业务操作5讲解坐标轴设置。上一操作的图表中所使用的坐标轴是系统默认设置的，接下来尝试使用xlabel()和ylabel()修改坐标轴的标签，使用xticks()和yticks()修改坐标数字。第一步：设置X、Y轴标题第二步：修改Y轴刻度范围第三步：设置Y轴为对数轴学生参考教师示例，实现坐标轴设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节八：Matplotlib图例设置（10分钟）结合业务操作6讲解图例设置。通过在legend(handles=,labels=,loc=)中设置不同的参数可以实现个性化图例定制。其中handles为所画线条的实例对象；labels为图例内容；loc为图例在整个坐标轴平面中的位置。学生参考教师示例，实现图例设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节九：Matplotlib标注设置（5分钟）结合业务操作7讲解标注设置。有时需要在图表上重点表示一些信息，可以使用annotate(text,xy,xytext,xycoords='data',textcoords,arrowprops)来设置箭头内容指向，从而强调图表数据或者标注细节信息。学生参考教师示例，实现标注设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节十：Matplotlib能见度设置（10分钟）结合业务操作8讲解能见度设置。有时图表可能会与坐标轴重合，导致标签被遮挡，可以通过设置tick能见度来解决。函数label.set_bbox(dict(facecolor=,edgecolor=,alpha=))，其中facecolor代表标签底色；edgecolor代表标签边缘颜色；alpha表示透明度，默认在0~1之间。如果标签存在不显示的问题，可设置zorder让标签显于图像之上。学生参考教师示例，实现能见度设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节十一：Matplotlib注释设置（10分钟）结合业务操作9注释设置。在图表中添加注释可以使用text(x,y,s)，其中x,y表示文字位置，s为需要注释的文本内容，教师带领学生编写以下程序。学生参考教师示例，实现注释设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节十二：Matplotlib图表与画布边缘边距设置（10分钟）结合业务操作10讲解图表与画布边缘边距设置。使用subplots_adjust(left,bottom,right,top,wspace,hspace)设置图表与画布之间的边缘边距，left,bottom,right,top依次表示左、下、右、上四个方向上图表与画布边缘之间的距离，取值范围在0~1之间。使用这四个参数时，将画布左下角视为坐标原点，画布的宽和高都视为单位1。wspace和hspace分别表示水平方向上图像间的距离和垂直方向上图像间的距离，在画布有多个子图时使用。学生参考教师示例，实现画布边缘边距设置，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节十三：任务总结（5分钟）归纳总结Matplotlib设置方法参数。【思政作业】从BOSS直聘官网，搜集我国大数据可视化人才需求分析报告，比较数据可视化工程师近两年招聘职位量/就业形势对比。利用Matplotlib绘制分组柱状图，进行可视化呈现。对于大数据可视化人才的技术需求，结合大学课程，浅谈如何做一个合格的大数据技术人才。小提示：可以从企业招聘技术需求、专业素质、专业学习、人文素质等几个层次提出意见和建议。。本作业注重培养发现问题、阐述问题、分析解决问题的能力，注重学生应用实践能力、自学能力的提升，遵循理论与实践相结合的教学理念，让学生了解大数据可视化开发岗位要求相应要求，在实例中学习和掌握知识，并使其能主动深入学习大数据相关技术，不断探索新知识、新领域，为学生进一步研究更先进的大数据技术奠定基础。五、教学效果与课后反思1.教学效果通过多媒体教学平台，完成课前复习、任务分发、指导书下载、作业评分，方便学生实时学习。微课教学平台，完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示，培养并提高学生自主学习能力。教学反馈平台，完成学情调查、教学实施效果调查，了解学生学情和课堂教学反馈。运用兴趣导向教学方法，将知识点实例化，逐步构建学生创新思维，突出教学重点，解决教学难点，提高学生实训的兴趣。（6）教师践行工匠精神，将职业精神内化于学生心里。通过信息化手段和教学组织全面完成了本课的教学目标。2.课后反思培养学生自主学习能力，应逐步通过线上线下教学结合，