《第3节 绘制统计图》参考课件

川教版（2019）八年级下册第三单元数据分析与处理第3节绘制统计图课堂导入要绘制统计图，需要引入Python中的matplotlib模块。matplotlib也是第三方程序模块，所以在使用之前必须先安装，可以使用如下的命令安装matplotlib:pipinstallmatplotlibmatplotlib是一个数据可视化模块，它可以将数据变成图表。这样就能更直观、更精准、更科学地对数据进行分析。matplotlib可以生成扇形图、折线图、柱状图等图表。matplotlib模块的引入和我们之前学过的numpy模块的引入方法一样。学习目标1.熟练使用matplotlib模块绘制统计图。2.尝试给统计图添加标题、注释和图例。目录一、扇形图二、折线图三、柱状图目录一、扇形图扇形图显示一个数据系列中各项的大小与总和的比例，不同扇形面积表示相应部分占整体的百分比，通常用它来呈现数据的比例关系。按照“国家学生体质健康标准”，根据学生学年总分评定等级：90.0分及以上为优秀，80.0~89.9分为良好，60.0~79.9分为及格，59.9分及以下为不及格。根据学生体质健康总分计算结果可以看出：欢欢所在班级优秀5人，良好5人，及格4人，不及格1人。根据学生体质健康总分所属的区间人数绘制成扇形图，程序代码如下图：利用pie()函数函数绘制扇形图利用show()函数显示绘制的图形折线图用pie()函数绘制扇形图，show()函数显示绘制的图形，程序运行结果如下图：折线图这个图看上去感觉空空的，如果不是已经知道数据的话，分不清扇形图的每一部分表示的意思。我们如何给它加上标题和注释，让它看上去一目了然呢？我们可以将程序代码修改一下，如下图：frommatplotlib.pyplotimport*a=[1,4,5,5]rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签labels=['不及格','及格','良好','优秀']#定义扇形的标签colors=['red','blue','yellow','green']#定义颜色pie(a,colors=colors,labels=labels)title('学生体质健康分布图')#添加标题show()折线图扇形图通过pie()函数的labels关键字参数可以为扇形图不同的部分设置标签，pie()函数的colors关键字参数可以为扇形图不同的部分设置颜色，title()函数可以给扇形图添加标题，程序运行结果如下图：从这个图中可以清晰地看到欢欢所在的班级学生体质健康各个分数段的比例关系。优秀的比例偏少，全班有一半以上的同学还有上升进步的空间，应加强训练。制定训练措施时应对各个项目进行具体分析，寻找出哪些项目是自己的弱项，才可以更有针对性地进行训练和提升。二、折线图折线图显示数据大小随时间发展的变化趋势，适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。下表是欢欢和同学们连续4周的50米跑的成绩（单位为秒）。时间欢欢乐乐团团圆圆第一周7.68.47.78.9第二周7.58.57.48.8第三周7.58.67.88.7第四周7.48.87.58.5折线图将50米跑的成绩数据绘制成折线图的程序代码如下图：利用plot()函数绘制折线图折线图用plot()函数绘制曲线，程序运行结果如下图：折线图我们可以用legend()函数设置图例，这样就比较清晰了，程序修改如下图：折线图运行结果如下图：折线图折线图根据图例，一一对应分析每位同学的成绩波动趋势。可以发现：代表欢欢和圆圆的折线在逐渐下降，成绩在稳步提升；代表团团的折线起伏不定，波动比较大；代表乐乐的折线在不断上升，成绩在下降，乐乐还应多加强锻炼。这就是数据统计分析的最大价值。通过数据分析可以提供很多合理化建议，帮助我们选择决策。就这个例子而言，可以根据每位同学的情况制定出下一步的训练计划。针对其他项目也是同样的道理。拓展练习:若除50米跑成绩表以外，还需要分析立定跳远成绩，只需要在上面这个代码中增加相应的导入文件命令和绘制曲线命令即可。如果用Excel来完成，则需要分别对几个文件进行重复操作。因此，当有多个表的数据需要处理时，Python的效率就会比Excel高很多。在上述示例中，若50米跑成绩表中的数据有改变，只需重新运行一次程序即可。但如果用Excel来完成，则需要重新选择数据区域，重新进行计算统计，工作量大，步骤烦琐。创建本班学生连续4次50米跑成绩文件和立定跳远成绩文件，试试运行下面的代码，看看结果是什么?增加导入文件命令增加绘制曲线命令折线图三、柱状图柱状图通过柱形高低来比较数据的大小，主要用于纵向对比和横向对比。欢欢所在学校2017、2018、2019年学生体质健康测试及格的人数分别为890人、1130人、1289人。利用bar()函数来绘制柱状图，程序代码如下图：利用bar()函数来绘制柱状图柱状图运行结果如下图：柱状图柱状图同样的道理，我们可以用xlabel()函数为X轴添加注释，用ylabel()函数为Y轴添加注释。程序修改为如下图：运行结果如下图：柱状图从这个图中可以看出，连续三年，欢欢所在学校学生体质健康测试及格人数呈上升趋势。matplotlib模块能绘制的图形很多，不同的数据适合用不同的图形来呈现，要学会合理地选择图形，以便于分析数据。柱状图欢欢所在学校学生体质健康测试及格的人数一年比一年多，呈上升趋势，是否可以说欢欢所在学校的及格率在上升？还不能这样说，因为并不知道欢欢学校每年参加测试的人数。因此，及格率上升与否还需要和其他的数据一起分析。在生活中也有很多这样的例子：例如商场在搞促销活动的时候，不能单纯地看某样商品的销量，还应考虑商品的质量、价格等诸多因素。因此，在分析数据的时候，应该正确判断数据指标的逻辑关系。数据是客观的，但是，解读数据的人是主观的。只有正确地认识数据，才能正确地利用数据。柱状图练习：1、统计本班女生800米跑各个分数段的人数，绘制饼图并分析。2、绘制本班男生连续4次1000米跑成绩折线图，并分析。3、绘制本班连续3次学生体质健康测试及格人数柱状图，并分析。柱状图课堂小结绘制统计图扇形图用pie()函数绘制扇形图，用show()函数显示绘制的图形；用labels关键字参数可以为扇形图不同的部分设置标签，用colors