Python 数据分析与应用电子教案 第5章 数据可视化

第5章数据可视化一、教学目标让学生理解数据可视化的概念和重要性，掌握其在数据分析中的作用。熟悉常用的数据可视化工具和库，特别是Matplotlib库的基本功能和使用方法。教授学生如何根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型进行可视化。通过实例操作，提高学生的数据可视化实践能力，能够独立完成数据的可视化展示和分析。二、教学内容5.1Python数据可视化简介数据可视化的概念：介绍数据可视化的定义、作用及在各领域的应用。数据可视化常用图表：讲解饼图、柱状图、折线图、面积图、散点图、矩阵图等常用图表的特点和适用场景。Python可视化模块：以Matplotlib为例，介绍Python可视化模块的基本功能和特点。5.2Matplotlib入门Matplotlib概述：介绍Matplotlib的基本功能、应用场景及与其他Python库的配合使用。Matplotlib的基本使用：讲解如何设置绘图参数、创建图形和子图、绘制简单的图表等。5.3饼图饼图的特点和适用场景：介绍饼图的定义、优点及其在展示数据占比关系中的应用。绘制饼图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制饼图，包括设置标签、颜色等。5.4柱状图柱状图的特点和适用场景：讲解柱状图的定义、优点及其在比较分类数据大小或频率中的应用。绘制柱状图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制柱状图，包括设置条形颜色、标签等。5.5折线图折线图的特点和适用场景：介绍折线图的定义、优点及其在展示数据变化趋势中的应用。绘制折线图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制折线图，包括设置线条样式、标记等。5.6面积图面积图的特点和适用场景：讲解面积图的定义、优点及其在展示数据随时间变化趋势中的应用。绘制面积图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制面积图，包括设置堆叠效果、颜色等。5.7散点图散点图的特点和适用场景：介绍散点图的定义、优点及其在展示变量之间关系中的应用。绘制散点图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制散点图，包括设置点的颜色、大小等。5.8矩阵图矩阵图的特点和适用场景：讲解矩阵图的定义、优点及其在展示二维数据模式、关系和趋势中的应用。绘制矩阵图的步骤：通过示例代码演示如何使用Matplotlib绘制矩阵图，包括设置颜色映射、标签等。5.9应用实例——学生成绩可视化分析成绩分布直方图：利用直方图展示学生成绩的分布情况，分析成绩的集中程度和分散程度。学生课程成绩分布饼图：使用饼图展示学生在某一门课程中各个成绩段所占比例，了解整体成绩分布。单科成绩分布散点图：通过散点图呈现学生在不同科目中的成绩分布情况，观察成绩的相关性。三、课后实训实训项目1：基本图表绘制练习使用Matplotlib库绘制以下基本图表：饼图：展示不同类别数据的占比，如动物分布饼图。柱状图：比较不同类别或时间段的数据大小或频率，如不同种类水果的数量柱状图。折线图：展示数据随时间变化的趋势，如城市全年平均温度折线图。面积图：展示数据随时间变化的趋势及不同类别之间的比较，如全球人口数量变化图。散点图：展示两个变量之间的关系，如随机生成的数据点散点图。矩阵图：展示二维数据的模式、关系和趋势，如产品销量矩阵图。实训项目2：学生成绩可视化分析实训内容：导入学生成绩数据（如“第5章实训student_scores.csv”文件）。对数据进行预处理，包括数据清洗、处理缺失值和数据格式转换等。利用Matplotlib库对学生成绩数据进行可视化分析：绘制各门课程的成绩分布直方图，观察成绩的分布形态和集中程度。绘制学生课程成绩分布饼图，了解不同成绩段的学生占比。绘制单科成绩分布散点图，观察学生在不同科目中的成绩分布情况和相关性。对可视化结果进行解释和分析，找出学生的优势和不足，并提出相应的建议和改进措施。实训项目3：综合数据可视化项目选择一个实际的数据集（如电商平台的销售数据、企业的财务数据等），进行数据可视化分析。从数据导入、预处理