《大数据数学基础(Python语言描述)》课程教案-第5章数值计算基础

第1章绪论教案课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：总学时：总学分：本章学时：一、材料清单（1）《大数据数学基础（Python语言描述）》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标本章作为全书的引言部分，主要了解大数据的3个特性与5V理论，以及微积分、统计学、线性代数、数值计算与大数据之间的联系。

2.基本要求（1）了解大数据的概念。

（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）大数据是什么？（2）大数据与数学有什么联系？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）是不是所有的数学解题都能用Python语言解决？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

（1）Python语言是不是万能的？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解大数据的概念。

（2）了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。

2.重点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。

3.难点了解微积分、统计学、线性代数、数值计算等数学知识在大数据领域的作用。

五、教学过程设计1.理论教学过程（1）了解大数据的概念。

（2）了解微积分在大数据领域的作用。

（3）了解统计学在大数据领域的作用。

（4）了解线性代数在大数据领域的作用。

《Python基础与大数据应用》教学指导第1章Python环境搭建【课程结构】总课时：4 （理论2 + 实践2）【教学目标】⏹了解Python的发展情况⏹熟悉Python的官网内容，会下载Python的安装程序⏹会使用Linux的基本操作命令安装Python3.7⏹理解Python的交互模式，会在交互模式下编写简单的程序⏹了解iPython和Pycharm的功能，并基本会安装和使用【重点与难点】重点：⏹Linux环境下安装Python3.7⏹Python交互模式的使用难点：⏹Linux环境下Python3.7、iPython、PyCharm的安装【教学步骤】主题一：课程导入自我介绍与互动。

这次课是本课程的第一次课，教师可以先进行自我介绍并与学生互动。

根据需要，简要介绍课程学习要求。

主题二：Python简介———版本、发展现状和趋势幻灯片4、5：重点是Python2.X和Python3.X的区别。

主题三：Python的安装重点介绍Linux环境下Python3.7的安装。

幻灯片6：Linux环境下Python3.7的下载（重点）。

幻灯片7：Windows环境下Python3.7的下载。

幻灯片9、10：Linux环境下Python3.7的安装与测试（重点与难点）。

幻灯片11：Windows环境下Python3.7的安装与测试。

主题四：Python交互模式的使用幻灯片12：（1）【Python】和【Python3】命令的区别；（2）简单表达式、print()函数语句的使用。

主题五：iPython和PyCharm的安装幻灯片15、16：（1）iPython的两种安装方法介绍；（2）iPython的使用。

幻灯片17--21：（1）PyCharm的概要介绍；（2）PyCharm版本的介绍；（3）PyCharm的下载与安装；（4）PyCharm的项目创建、Python脚本文件的创建与运行；（5）PyCharm项目的设置。

Python数据分析与应用教案NumPy数值计算基础教案第一章：NumPy简介1.1 NumPy概述了解NumPy的发展历程和应用领域掌握NumPy的核心优势1.2 NumPy安装与使用学会安装NumPy库熟悉NumPy的基本使用方法第二章：NumPy数组2.1 数组的概念与创建理解数组的概念掌握NumPy数组的创建方法2.2 数组的基本操作学习索引、切片和迭代NumPy数组掌握数组的形状和维度操作2.3 数组的属性与方法了解数组的属性和方法学会使用NumPy数组的方法进行数据处理第三章：NumPy数学运算3.1 元素级运算掌握加、减、乘、除等元素级运算学习幂次方、乘方等运算3.2 矩阵运算熟悉矩阵的创建与操作掌握矩阵的转置、求逆、行列式等运算3.3 数学函数学习NumPy提供的数学函数掌握三角函数、指数函数、对数函数等数学运算第四章：NumPy统计分析4.1 数组统计描述学会使用NumPy进行数据统计描述掌握求和、平均值、中位数等统计量4.2 概率与随机数了解概率论基础学会使用NumPy随机数和概率分布4.3 数据聚合与分组掌握使用NumPy进行数据聚合和分组操作学习使用Pandas库进行高级统计分析第五章：NumPy可视化5.1 基本可视化了解NumPy可视化的概念掌握使用Matplotlib进行基本图表绘制5.2 高级可视化学习使用Seaborn库进行高级可视化分析掌握数据可视化的最佳实践和技巧第六章：NumPy数组操作进阶6.1 数组的选择与切片学习使用高级索引进行数组选择掌握布尔索引在数组操作中的应用6.2 数组的合并与分割理解数组合并与分割的概念掌握concatenate、vstack、hstack等函数的使用6.3 数组的复制与视图理解数组复制与视图的区别学会使用copy和view函数进行数组操作第七章：NumPy布尔数组7.1 布尔数组的概念了解布尔数组的作用和应用场景掌握布尔数组的创建方法7.2 布尔数组的操作学习使用布尔数组进行条件筛选掌握布尔数组的逻辑运算和位运算7.3 布尔数组的应用学会使用布尔数组进行数据过滤和抽取掌握使用布尔数组进行数组切片和索引第八章：NumPy文件操作8.1 NumPy数组的文件保存与加载学习将NumPy数组保存为文件掌握从文件中加载NumPy数组8.2 HDF5文件操作了解HDF5文件的概念和优势学会使用h5py库进行HDF5文件的读写操作8.3 NumPy与Pandas的数据交换理解NumPy与Pandas数据结构的区别学会在不同数据结构之间进行数据转换第九章：NumPy高级功能9.1 数组的迭代与映射理解数组迭代的原理掌握使用map、apply等函数进行数组映射操作9.2 数组的排序与排名学习数组的排序算法掌握数组的排名和分组操作9.3 数组的滤波与平滑了解滤波和平滑的概念学会使用NumPy进行信号处理和图像处理第十章：NumPy实战案例10.1 数据分析案例分析股票价格数据分析气候数据和气象变化10.2 机器学习案例使用NumPy进行特征工程掌握NumPy在机器学习算法中的应用10.3 科学计算案例解决物理和工程领域的问题使用NumPy进行科学计算和模拟第十一章：NumPy与Pandas的数据处理11.1 Pandas库简介了解Pandas库的作用和优势掌握Pandas库的基本使用方法11.2 Pandas数据结构学习Series和DataFrame的概念与使用掌握Pandas数据结构的索引和筛选方法11.3 NumPy与Pandas的结合理解NumPy数组与Pandas数据结构的对应关系学会在NumPy数组和Pandas数据结构之间进行转换第十二章：NumPy在数据可视化中的应用12.1 Matplotlib库简介了解Matplotlib库的基本功能掌握Matplotlib库的基本绘图方法12.2 绘制统计图表学习使用Matplotlib绘制柱状图、折线图、散点图等掌握图表的美化与定制技巧12.3 Seaborn库简介了解Seaborn库的特点和优势学会使用Seaborn库进行高级数据可视化第十三章：NumPy在机器学习中的应用13.1 机器学习简介了解机器学习的基本概念和算法掌握机器学习的主要应用领域13.2 NumPy在机器学习中的作用理解NumPy在机器学习算法中的重要性学会使用NumPy进行机器学习特征处理和模型计算13.3 NumPy与其他机器学习库的结合了解NumPy与其他机器学习库的兼容性掌握NumPy与其他机器学习库的结合使用方法第十四章：NumPy在科学计算中的应用14.1 科学计算简介了解科学计算的基本内容和方法掌握科学计算的主要应用领域14.2 NumPy在科学计算中的优势理解NumPy在科学计算中的作用和优势学会使用NumPy进行科学计算和模拟14.3 NumPy与其他科学计算库的结合了解NumPy与其他科学计算库的兼容性掌握NumPy与其他科学计算库的结合使用方法第十五章：NumPy项目实战与拓展15.1 NumPy项目实战分析并解决实际问题完成一个NumPy项目并展示结果15.2 NumPy拓展学习了解NumPy的最新动态和未来发展掌握NumPy相关的高级话题和进阶技巧15.3 NumPy项目实践与反思学会对项目进行评估和优化总结NumPy学习的经验和心得重点和难点解析重点：1. NumPy的核心优势和应用领域2. 数组的创建、操作和属性方法3. 数学运算、统计分析和概率分布4. 数组的选择、合并、复制和视图5. 布尔数组的概念和操作6. 文件操作、高级功能和实战案例7. NumPy与其他库（Pandas、Matplotlib、Seaborn等）的结合使用难点：1. 高级索引和布尔索引的运用2. 数组的迭代和映射操作3. 排序、排名和滤波平滑算法4. NumPy在机器学习和科学计算中的应用5. 项目实战和拓展，包括问题分析、算法优化和结果展示通过掌握这些重点和难点，学习者能够全面了解和运用NumPy库进行高效的数据分析和科学计算，并为后续的学习和应用打下坚实的基础。

Python基础案例教程教案基本数据类型教学过程教学过程环节（教学内容、教学方法、组织形式、教学手段）课前组织做好课前“5分钟”教学管理（多媒体，实训室），做好上课前的各项准备工作（打开电脑、打开课件、打开软件、打开U盘中的素材位置、打开授课计划、教案等），吸引学生注意力。

课程说明【课前说明】本节主要通过案例学习常用数值数据的转换方法。

【目的】使学生从了解学习本章内容需要的基本知识，以及本章内容的学习目标、学习重点、考评方式等方面明确学习本单元知识的要求和目标。

课程内容描述一、int()函数的格式功能格式：int(x,base) 举例：int(34.2)；int('12',8)说明：int()函数将x转化为整型。

其中x为字符串或数字；base为进制数，默认为十进制。

参数x 参数base说明举例值无无值为0int() 0整数无值为整数x int(3) 3浮点数无值为x取整 int(4.3) 4字符串无默认十进制，int(‘23’) 23字符串进制数2，8，10，16等int(‘12’,16) 18二、float()函数的格式功能float()函数的功能是将整数和字符串转换成浮点数。

同一级运算，从左往右运算；括号优先三、input语句Python语言中的input()函数用于输入数据，返回值为 string（字符串）类型。

函数的作用是获取用户的输入，返回输入内容，也可以用于暂停程序的运行。

调用此函数时，程序会立即暂停，等待用户输入。

教学过程测试结果样例：其体积的计算公式为V=4/3*πr教学过程教学过程教学过程教学过程教学过程教学过程。

python语言基础教案一、引言Python语言作为一种高级程序设计语言，近年来在编程领域广受欢迎。

本教案旨在介绍Python语言的基础知识，帮助初学者建立起对Python的基本了解和掌握。

二、课程目标1. 掌握Python语言的基本语法和数据类型；2. 理解变量、表达式和运算符的概念；3. 熟悉条件语句和循环语句的使用；4. 掌握函数的定义和调用方法；5. 了解文件的读取和写入操作。

三、教学内容1. Python简介- Python语言的背景和特点- Python的安装和环境配置2. Python基础语法- Python的注释- Python的缩进规则- Python的标识符和关键字3. 数据类型和变量- 数字类型：整数、浮点数和复数 - 布尔类型和逻辑运算- 字符串类型和常用操作4. 表达式和运算符- 算术运算符- 关系运算符- 逻辑运算符5. 条件语句- if语句和if-else语句- if-elif-else语句- 嵌套if语句6. 循环语句- while循环- for循环和range函数- 循环控制语句：break和continue7. 函数的定义和调用- 函数的概念和作用- 函数的定义和调用方法- 函数参数和返回值8. 文件的读取和写入- 打开和关闭文件- 读取文件内容- 写入文件内容四、教学方法1. 理论讲解：通过讲解的方式介绍Python语言的基础知识和概念；2. 示例演示：用实际案例演示代码的编写和运行过程；3. 实践练习：通过练习题和编程练习巩固所学内容；4. 互动讨论：鼓励学生提问和讨论，促进学习效果的提升。

五、教学资源1. 计算机和投影仪：用于展示代码和演示过程；2. 网络资源和教材：提供相关学习资料和案例；3. 编程环境：安装Python编程软件供学生实践操作。

六、评价方式1. 课堂表现：评估学生在课堂上的积极参与度和表现；2. 练习成绩：按时完成教师布置的练习并正确运行；3. 项目作业：完成并提交指定的编程作业。