第五章 数据和函数的可视化
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第五章数据处理和可视化表达课题数据处理和可视化表达课时4课时教材分析本章是必修一第五章的内容,随着移动互联网和物联网的飞速发展,人类社会产生的数据以惊人的速度增长,海量的数据几乎包含了一切形式的数据。
本章要让同学认识到大数据及其特征,认识大数据对人们日常生活的影响,了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法;学会选用恰当的软件工具或平台处理数据,分析报告;学会利用python 的扩展库来解决会考题,理解对数据保护的意义。
学情分析在第五章当中学生已经对python语言已经有了基本的了解,在本章的学习党中除了了解大数据还要学习python的扩展库。
在本章节的学习当中要注重培养学生学习的主动性,培养学生自主学习的意识。
让学生学会选择恰当的学习工具进行学习,建构知识,培养技能,发展思维。
促进信息技术学科核心素养达成,完成项目学习目标。
教学目标1.能够理解大数据的4V特征并能举出例子。
2.了解数据采集,分析和可视化表达的基本方法。
3.了解python的第三方库的基础知识,学会利用第三方库来做题。
4.促进信息技术学科核心素养达成,完成学习目标。
重点与难点重点:大数据的4V特征,可视化表达的基本方法,python的扩展库。
难点:python的扩展库。
教学方法讲授法、任务驱动法、小组合作法、自主探究法课前准备多媒体课件、教学视频,随堂练习教学设计导入让学生进行思考你在网站购物时是否出现过类似的事情:当你在搜索一件物品的时候,购物网站就会给你进行类似商品的推荐和广告的投放。
从此例子来引入本章内容的学习。
授新课任务一:认识大数据的概念和特征1.让同学自行阅读课本P101-P102来了解大数据的概念和特征,阅读完成之后学生进行总结,教师加以补充,在上新课之前所举的购物网站的例子就是应用的大数据。
2.让学生4人为小组讨论一下在日常生活中还有哪些应用了大数据?例如移动支付、网约车、高德地图等。
任务二:观看视频总结大数据对日常生活的影响让学生们观看视频《大数据时代,我们无处可逃》然后以小组为单位讨论一下大数据时代对日常生活的影响。
MATLAB教程2012a第5章习题解答-张志涌第5章 数据和函数的可视化习题5及解答1 椭圆的长、短轴2,4==b a ,用“小红点线〞画椭圆⎩⎨⎧==tb y ta x sin cos 。
〔参见图p5-1〕〖解答〗 clf a=4;b=2;t=0:pi/80:2*pi; x=a*cos(t); y=b*sin(t);plot(x,y,'r.','MarkerSize',15) axis equal xlabel('x') ylabel('y')shg-4-3-2-101234-3-2-1123xy2 根据表达式θρcos 1-=绘制如图p5-2的心脏线。
〔提示:采用极坐标绘线指令polar 〕〖解答〗 clftheta=0:pi/50:2*pi;rho=1-cos(theta);h=polar(theta,rho,'-r');%极坐标绘线指令。
h 是所画线的图柄。
set(h,'LineWidth',4) %利用set 设置h 图形对象的“线宽〞axis square %保证坐标的圆整性0.51 1.523021060240902701203001503301800ρ=1-cos θ3 A,B,C 三个城市上半年每个月的国民生产总值如见表p5.1。
试画出如图p5-3所示的三城市上半年每月生产总值的累计直方图。
表p5.1 各城市生产总值数据〔单位:亿元〕城市 1月 2月 3月 4月 5月 6月 A 170 120 180 200 190 220 B 120 100 110 180 170 180 C 70508010095120〖目的〗● 借助MATLAB 的帮助系统,学习直方图指令polar 的使用。
● bar 指令常用格式之一:bar(x,Y,'style') 。
x 是自变量列向量;Y 是与x 行数相同的矩阵,Y 的每一行被作为“一组〞数据;style 取stacked 时,同一组数据中每个元素对应的直方条被相互层叠。
如何使用Excel进行数据建模和数据分析数据建模和数据分析是现代信息技术领域中的重要技能。
在大数据时代,数据建模和数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据,从而做出更为准确的决策。
Excel作为一种常用的办公软件,在数据建模和数据分析中起着重要的作用。
本文将介绍如何使用Excel进行数据建模和数据分析。
第一章 Excel基础知识在使用Excel进行数据建模和数据分析之前,我们需要了解一些基础知识。
首先,我们需要熟悉Excel的基本操作,包括创建、打开和保存Excel文件,以及插入和删除单元格、行和列等操作。
此外,我们还需要了解Excel的常用函数和公式,如SUM、AVERAGE、MAX、MIN等,这些函数和公式能够帮助我们进行数据计算和统计。
第二章数据建模数据建模是将现实世界中的对象和关系转化为可计算的模型的过程。
在Excel中,我们可以使用表格、图表等形式对数据进行建模。
首先,我们可以使用Excel的链接功能将不同的数据表格进行关联,从而建立起数据之间的联系。
其次,在数据表格中,我们可以使用Excel的排序和筛选功能对数据进行有序和有条件的排列和筛选,以便更好地进行数据分析。
第三章数据清洗在进行数据建模和数据分析之前,我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指通过删除、修改或补充数据,使数据更加准确和完整的过程。
在Excel中,我们可以使用筛选功能对数据进行筛选和过滤,以去除不符合要求的数据。
同时,我们还可以使用Excel的查找和替换功能对数据进行查找和替换操作,从而进一步清洗数据。
第四章数据分析数据分析是指通过对数据进行加工、整理和分析,从中获取有用的信息和知识的过程。
在Excel中,我们可以使用各种函数和工具进行数据分析。
首先,我们可以使用Excel的图表功能对数据进行可视化展示,帮助我们更直观地理解数据。
其次,我们可以使用Excel的数据透视表功能对大量数据进行汇总和分析,从而发现数据中的规律和趋势。
使用Excel进行数据分析与可视化的方法与技巧第一章:介绍Excel数据分析的意义与基本概念(200字左右)Excel是目前最流行的电子表格软件,被广泛应用于数据分析和可视化领域。
数据分析是从大量数据中提取有用信息的过程,而数据可视化则是以图表、图形等形式直观地展示数据。
Excel提供了丰富的分析和可视化工具,可以帮助用户更轻松地理解和解释数据。
第二章:Excel数据分析的基本操作(200字左右)在 Excel 中进行数据分析的第一步是导入数据。
Excel支持导入文本文件、数据库、Web数据等多种数据源。
用户可以使用Excel的数据导入向导来导入不同类型的数据,并根据需要进行数据清洗和转换。
数据清洗是指对数据进行预处理,包括去除重复值、填充空白单元格、删除无效数据等操作。
数据转换可以将数据进行排序、筛选、合并等操作,以便更好地进行分析。
第三章:Excel数据分析函数与工具的应用(300字左右)Excel提供了丰富的函数和工具,以支持各种数据分析任务。
例如,SUM函数可以计算指定区域的所有数值之和,VLOOKUP函数可以在表格中根据指定条件查找对应的数值。
此外,Excel还提供了数据透视表的功能,用户可以通过拖拽字段来分析数据的不同维度,从而快速生成交叉报表和汇总统计。
Excel还内置了多种图表类型,例如饼图、柱状图、折线图等,用户可以根据需要选择适合的图表类型,并通过调整样式、颜色等参数来美化图表。
第四章:Excel数据可视化的技巧与实例(300字左右)在进行数据可视化时,用户可以使用Excel的图表工具来创建直观、易于理解的图表。
以下是一些技巧和实例:1.选择合适的图表类型:根据数据的性质和分析目的选择合适的图表类型。
例如,使用饼图来表示不同类别的占比,使用柱状图来比较不同组的数据。
2.调整图表样式:通过更改图表的样式、字体、颜色等参数,使图表更具吸引力和可读性。
3.添加数据标签和图例:为了让读者更容易理解图表中的数据,可以添加数据标签和图例。
第5章数据和函数的可视化一对实数标量(X, >9可表示为平面上的一个点;一对实数“向量”(x,y)可表现为平面上的一组点。
丄MATLAB就是利用这种几何比拟法实现了离散数据町视化。
离散函数可视化的步骤:先根据离散函数特征选定一组口变量x = [x1,x2,--,x A.]r;再根据所给离散函数儿=/(xj算得相应的y二[儿,),2,…,儿]厂,然后在平面上几何地表现这组向量对(x,y) o【例5.1-1]图形表示离散函数n on=(-10:10);咎适当选取自变量:通过局部的、非完整的图形最大限度地表现函数的特征y=abs (n) ;%数组算法计算相应点的函数值plot(n,y z1r•1z1MarkerSize1,20)axis equal %为恰当显示和横、纵坐标的夹角grid onxlabel(1n1)12Illi- ■ i• ■ T ----------- 1■ ■ i --------- r- i --------- T --------- 1 " • n ■1i i i i i i i i i[g1r _iiii "i i i i~1-彳•1IIII•81T 'IIIIi j i"4-•1IIII111111•6 ------ ) ----- 11111I 1 r 111-1•11 1 1 IIII4- ------ ------- ■ T ■ ■-*■-------- 1 ------ r --•--11—j1 11• 1 1IIII•11112- ------ 1 ----- T ---- ♦-------- ♦——7——■ 1 ----- 1 ---------1 1111• 1• 1111110-11■1 1 11111111111111111-2r —-1 --------- 1 ------ 1 --------- 1-tA 1 |・10 ・8 ・6-4 -2 02468 105.1.1 离散数据和离散函数的可视化图5」-1离散函数的可视化5.1.2 连续函数的可视化连续函数可视化包含三个重要环节:一.从连续两数获得一组采样数据,即选定一组自变量采样点(包括采样的起点、终点和采样步长),并计算和应的函数值;二.离散数据的可视化;三•图形上离散点的连续化:(1)增加离散点数蜃去获得“连续感”;⑵线性插值:实质是顺次连接各离散点。
python数据可视化第五章实训Python数据可视化第五章实训介绍本文将介绍Python数据可视化第五章实训,主要包括以下内容:1. 实验目的和背景2. 实验环境和工具3. 实验步骤和操作4. 实验结果分析和总结实验目的和背景本次实验的主要目的是了解如何使用Python进行数据可视化,掌握Matplotlib库的基本使用方法。
通过对实验数据进行处理和分析,学习如何绘制各种类型的图表,并能够根据需要对图表进行自定义设置。
实验环境和工具本次实验需要使用到以下工具和环境:1. Python 3.x版本2. Jupyter Notebook或其他Python IDE3. Matplotlib库Matplotlib是Python中用于绘制各种类型图表的一个常用库,它提供了简单易用的API接口,支持多种图表类型,并且可以进行自定义设置。
实验步骤和操作1. 安装Matplotlib库在Jupyter Notebook或其他Python IDE中打开命令行窗口,输入以下命令安装Matplotlib库:```pip install matplotlib```2. 导入Matplotlib库并加载数据集在代码文件中导入Matplotlib库并加载需要处理的数据集。
例如:```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 加载数据集data = pd.read_csv("data.csv")```3. 绘制折线图使用Matplotlib库绘制折线图,可以使用plot()函数实现。
例如:```python# 绘制折线图plt.plot(data['x'], data['y'])# 显示图表plt.show()```4. 绘制散点图使用Matplotlib库绘制散点图,可以使用scatter()函数实现。
如何使用函数来实现数据的可视化展示
首先,使用函数可以解决数据可视化的问题,可以有效地通过图表和其他形式的图形来展示数据。
例如,使用饼图可以有效地展示数据之间的关系,而折线图则可以显示数据的变化趋势。
其次,为了实现数据可视化,可以使用各种函数库,如Matplotlib和Pandas,以及其他绘图工具,例如Seaborn和Plotly,来生成相应的图表。
这些函数库都可以生成不同形式
的图表,例如概率密度图、散点图、热图和直方图等。
这些函数库也可以提供一些额外的功能,例如可以自定义图表的颜色、标签和标题等。
此外,可以使用函数来设计复杂的图形,来更好地反映数据之间的关系。
例如,可以使用更高级的函数,如多变量函数,来更好地反映多变量数据之间的关系,而不是只使用单变量数据。
可以使用网格将各个子图进行分割,这样可以更好地展示数据中不同尺度的变量之间的关系。
另外,可以使用函数来改进图表的可读性,以促进数据展示的有效性。
例如,可以通过函数设置清晰的坐标轴,以及更精确的图标和标签,以帮助读者更快地理解数据。
此外,可以使用函数来将图表的颜色、大小和位置设置为合理的参数,以便在一定的尺寸和格式下更好地展示图表。
总之,可以使用函数来实现数据的可视化展示。
函数可以使用不同类型的图表来展示数据,以及改善并增强图表的可读性和
可视化结果。
最后,要记住函数是可视化数据的强大工具,可以节省大量的精力和时间,有效地展示数据。
学习使用Excel进行数据分析与可视化第一章:Excel 数据分析与可视化入门Excel是一款功能强大的电子表格软件,除了用于基本的数据记录之外,它还可以进行数据分析与可视化。
本章将介绍Excel数据分析与可视化的基本概念和常用工具。
1.1 数据分析基础数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释,得出结论和做出决策的过程。
Excel提供了许多数据分析工具,如排序、筛选、条件格式等,可以帮助我们更好地理解和利用数据。
1.2 数据可视化概述数据可视化是指通过图表、图形、表格等可视化方式,将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的视觉展示。
Excel的图表功能十分强大,可以帮助我们更直观地观察和分析数据。
第二章:数据整理与清洗数据整理与清洗是进行数据分析与可视化的第一步。
本章将介绍Excel中常用的数据整理与清洗技巧,帮助我们从杂乱的数据中提取有用信息。
2.1 数据导入与导出Excel支持将数据从其他文件或数据库中导入,并将整理后的数据导出到其他格式。
介绍了如何使用Excel导入和导出数据的方法和技巧。
2.2 数据筛选与排序Excel提供了筛选和排序功能,可以根据自定义条件将数据筛选出来或按照指定的字段进行排序。
2.3 数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的数据分析工具,可以帮助我们对大量数据进行快速汇总和分析,针对不同的维度和指标进行灵活的展示。
第三章:数据分析与计算在清洗和整理好数据之后,我们可以使用Excel进行更深入的数据分析和计算。
本章将介绍Excel中常用的数据分析和计算函数,帮助我们提取有价值的数据洞察。
3.1 常用的数据分析函数Excel中提供了各种各样的数据分析函数,如求和、平均值、最大值、最小值等,可以方便地进行数据计算和分析。
3.2 条件统计与筛选Excel中的条件统计与筛选功能可以帮助我们根据设定的条件,对数据进行统计和筛选,得到想要的结果。
3.3 数据建模与预测Excel提供了一些高级的数据建模和预测工具,如回归分析、趋势拟合等,可以帮助我们预测未来趋势,并进行决策分析。
Python数据可视化第五章实训一、简介本实训将介绍Python数据可视化中的第五章内容。
本章主要讲解了如何使用Python进行图表的定制化,以及如何将多个图表合并到一个画布中。
通过对本章内容的学习和实践,我们可以更好地掌握Python数据可视化的技巧,实现更加美观和有吸引力的数据可视化效果。
二、图表的定制化在数据可视化的过程中,我们经常需要对图表进行定制化,以满足我们的特定需求。
本章介绍了一些常用的图表定制化技巧,包括修改图表的颜色、字体、线条样式等。
下面分别介绍这些技巧的具体内容。
1. 修改颜色通过修改颜色,我们可以让图表更加生动和美观。
Python提供了多种方法来修改图表的颜色,包括使用预定义的颜色、使用RGB或RGBA颜色模式以及使用自定义的颜色映射。
下面是一些常用的修改颜色技巧:•使用预定义的颜色:可以使用Python的内置颜色名称,如red、green、blue等。
另外,还可以使用HTML颜色名称或十六进制颜色代码,例如#FF0000代表红色。
•使用RGB或RGBA颜色模式:RGB颜色模式使用红、绿、蓝三个通道来定义颜色,RGBA颜色模式除了三个通道外,还包含透明度通道。
使用这种颜色模式可以精确地定义图表的颜色。
•使用自定义的颜色映射:可以根据数据的特点使用自定义的颜色映射。
例如,可以使用深浅不同的蓝色来表示温度的高低。
2. 修改字体通过修改字体,我们可以让图表更加清晰和易读。
Python提供了多种方法来修改图表的字体,包括修改标题字体、坐标轴标签字体、图例字体等。
下面是一些常用的修改字体技巧:•修改标题字体:可以使用set_title()方法来修改标题的字体。
可以指定字体的名称、大小和样式。
•修改坐标轴标签字体:可以使用set_xlabel()方法和set_ylabel()方法来修改坐标轴标签的字体。
可以指定字体的名称、大小和样式。
•修改图例字体:可以使用legend()方法来设置图例的字体。
第五章可视化技术一.内容概述本章主要讲述了一系列的可视化技术。
这些技术(主要以filter,即过滤器实现)根据它们所处理的数据类型来分类。
一些filter接受的输入数据类型是vtkDasaSet,如下图:则这些filter为通用型filter。
当然,也有一些filter是针对特定的输入数据的,比如vtkPolyData.当阅读本章时,请务必记住以下两点:1.Filter可以产生多种输出数据,并且输出数据的数据类型并不一定与输入数据的数据类型相同。
2.Filter用于与创造复杂数据处理管道相结合。
二.各部分内容5.1可视化vtkDasaSet(以及它的子类)在这部分中主要讲述如何对数据类型为vtkDasaSet的数据进行一些常用的可视化操作。
由于vtkDasaSet是所有可视化数据的父类,所以,这里描述的方法可以对所有的数据类型都有效。
数据属性(data attribute)处理数据属性是以数据集合形式存放的信息。
VTK中,数据属性是与点(Point)及其网格(Cell)相关联的。
数据属性与数据集合结构被许多的filter所处理来生成新的结构和属性。
下图为与数据集合中的点和网格所关联的各种数据属性。
如上图所示,数据属性可以被归为标量,矢量,张量,法向量或者结构坐标。
数据属性就是以vtkDataArray来表示,每一个与vtkDasaSet相关联的vtkDataArray即为一个vtkDataArray的具体子类,例如vtkFloatArray或者vtkIntArray。
下图为vtkDataArray的继承图:这些数组可以被认识是存放相应数据的连续的内存空间,在这片空间中,数据数组可以被想像成由一系列小的数组组成。
创建属性数据由下面一系列动作组成:1.以需要的数据类型初始化一个一个数组2.声明每个属性元素的大小3.将它与一个数据集合相关联创建过程中要注意,与点相关联的属性的数目一定要等于数据集合中点的数目,同理,与网格相关联的属性数目一定要等于数据集合中网格的数目。