《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
数据结构：Python语言描述教学课件(共8章)第5章 树形结构
设B为树中分支数，则
=+
所以
= + −
再由二叉树的性质
= +
代入上式有
= + − − = ( − )
2.2 二叉树的性质
【例5.2】已知一棵度为m的树中有n1个度为1的结点、n2个
度为2的结点、…、nm个度为m的结点，问该树中共有多少
11
if p.rchild is not None:
12
s.push(p.rchild)
13
p = p.lchild
2.4 二叉树的遍历
3）二叉树遍历操作实现的非递归算法
B. 中序遍历
中序遍历从二叉树的根结点出发，沿着该结点的左子树向下搜索，每遇
为m，有n=m+1。
• 证明： 设二叉树中度为1的结点个数为k，二叉树的结点总数为s，有s=k+n+m。
又因为除根结点外每个结点都有一个进入它的分支，所以s-1=k+2*m。整理后得
到n=m+1，得证。
2.2 二叉树的性质
• 性质4： 具有n个结点的完全二叉树，其深度为
+ 或者 ( + ) 。
第5章 树形结构
主要内容
1. 树
2. 二叉树
3. 哈夫曼树及哈夫曼编码
4. 树和森林
1. 树
1.1 树的基本概念
1.2 树的术语
1.1 树的基本概念
• 树是数据元素之间具有层次关系的非线性结构，是由n个结
点构成的有限集合，结点数为0的树叫空树。树必有且仅有一个被称为根的结点。
• (1) 将二叉树的根结点入栈。
• (2) 若栈非空，将结点从栈中弹出并访问。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课程教案-第1章绪论
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。
《大数据数学基础(Python语言描述)》课件—第1章 绪论
数学在大数据领域的作用
5. 多元统计分析
➢ 多元统计分析简称多元分析，是从经典统计学中发展起来的一个分支，是数理统计学中的一个重要的分支 学科，是一种综合分析方法。
➢ 多元分析在大数据分析中有非常广泛的应用，能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下，分析它们的 统计规律。
大数据数学基础（Python语言描述） 第一章 绪论
目录
1
大数据与数学
2
数学与 Python
3
小结
大数据的定义
➢ 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到了大数据应该具备三种特征。 • 不是随机样本，而是全体数据 • 不是精确性，而是混杂性 • 不是因果关系，而是相关关系
大数据的定义
➢ 现阶段大数据领域比较通用的大数据定义是基于右图所示的5V，其中每个V的具体定义如下。
• Volume：采集，存储和计算的数据量都非常大
• Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高 • Variety：种类和来源多样化 • Value：数据价值密度相对较低 • Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量
Volume 大量
Velocity 高速
Value 低价值密度
Variety 多样
Veracity 真实
数学在大数据领域的作用
➢ 信息化时代，大数据在各行业各领域中发挥着越来越重要的作用。 ➢ 人们使用大数据技术从海量数据中挖掘信息，发现规律，探索潜在价值。 ➢ 在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础。 ➢ 在数据预处理、分析与建模、模型评价与优化等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
(完整版)python教案
目录
• Python基础知识 • Python进阶特性 • Python常用库介绍及应用 • Python数据分析与可视化实践
目录
• Python在机器学习领域应用 • Python Web开发框架Django实战
演练 • 项目实战：用Python解决现实问题
01
Python基础知识
面向对象编程基础
类与对象
类是对象的抽象，定义了 一类对象的共同属性和方 法；对象是类的实例，具 有类定义的属性和行为。
继承与多态
继承实现了代码的重用和 多态，子类可以继承父类 的属性和方法，并可以添 加或覆盖父类的方法。
封装与访问控制
封装将数据和行为组合在 一起，形成“对象”，并 通过访问控制限制对对象 内部状态的访问。
文档编写
编写项目文档，包括使用说明、技术文档等，方 便项目的维护和升级。
THANKS
视图函数编写技巧分享
视图函数基础
介绍视图函数的概念和作用，以及编写视图 函数的基本方法。
HTTP请求处理
介绍如何处理不同的HTTP请求方法，如 GET、POST等。
URL路由配置
讲解Django的URL路由配置，如何将URL映 射到对应的视图函数。
响应数据格式
讲解如何返回不同格式的响应数据，如 JSON、HTML等。
项目选题背景介绍
现实生活中的问题
随着技术的发展和数据的增长，现实生活中的问题越来越 需要编程技能来解决。
Python的优势
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应 用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
项目实战的意义
通过项目实战，可以将所学的Python知识应用于实际场 景中，提高解决问题的能力。
Python基础与大数据应用-教案
《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
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基础与大数据应用 第五章 模块
import math as shuxue
print(shuxue.pi)
③“from 模块名 import 函数名/属性/子模块名”方式导入时，可以有针对性的导入某个函数或者是子模块，当然如
果用“from 模块名 import *”则将导入模块的全部
>>> from math import *
>>> pi 3.141592653589793 >>> pow(2,3) 8.0
import ch5_1
#导入自定义的模块
if __name__ == '__main__':
for i in range(101,1000):
if ch5_1.narcissistic_number(i) == True:
print(i)
④调试
#ch5_2_1.py #找出所有的水仙花数 #coding:uft-8 #添加路径 import sys sys.path.append(“/usr/book”) import ch5_1 #导入自定义的模块 if __name__ == '__main__':
② global namespace：指的是当前模块。如果在当前模块中找到了变量x，停止搜索；
③ build-in namespace： 如果在之前两个namespace中都找不到变量x，Python会假设x是build-in的
函数或者变量。如果x不是内置函数或者变量，Python会报NameError错。
5
命名空间
命名空间表示标识符的可见范围。一个标识符可在多个命名空间中定义，但它在不同命名空间中的含义
是互不相关的。如有两个“刘卫东”同学在同一个学校不同的班级里，老师在各自的班级里点名时，直接喊
python基础案例教程教案基本数据类型
第六章
03
Python输入
课程安排
第七章
Python文件操作
第四部分
Python常用库和工具
第八章
Python常用库介绍
课程安排
第九章
Python常用工具介绍
第十章
总结与展望
02
Python基本数据类型概述
数字类型
整型（int）
表示整数，如1，2，3，-5等。
浮点型（float）
表示小数，如1.23，4.56，-0.78等。
字符串格式化
使用%符号可以对字符串进行格式化。例如
'Hello, %s!' % 'World'= 'Hello, World!'
使用format()方法可以对字符串进行格式化。例如
'Hello, {}!'.format('World')= 'Hello, World!'
使用f-string进行格式化（Python 3.6…
if语句和条件语句
• if语句是Python中最常用的条件语句，它根据一 个条件的真假来执行不同的代码块。例如
if语句和条件语句
• · ```python
if语句和条件语句
x = 10 if x > 5
print("x is greater than 5")
if语句和条件语句
```
在这个例子中，当x大于5时，"x is greater than 5"将被打印出来。
python基础案例教程教案基 本数据类型
汇报人： 2023-12-11
目录
• 引言 • Python基本数据类型概述 • 数字类型及其操作 • 字符串类型及其操作 • 布尔类型及其操作 • Python数据类型的综合案例
Python基础案例教程教案 基本数据类型
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
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。
《数据计算》教案
《数据计算》教案数据计算是现代教育中重要的一环，教师在教学中需要设计合理的数据计算教案，以帮助学生更好地理解和掌握相关知识。
本文将从数据计算教案的设计原则、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式等方面进行详细介绍。
一、设计原则1.1 确定教学目标：在设计数据计算教案时，首先要明确教学目标，包括知识、能力和情感等方面的目标。
1.2 教学内容的选择：根据学生的实际情况和学习需求，选择合适的教学内容，注重内容的系统性和完整性。
1.3 教学方法的灵活运用：在设计教案时，要根据不同的教学内容和学生特点，灵活运用各种教学方法，如讲授、讨论、实验等。
二、教学目标2.1 知识目标：通过数据计算教学，学生能够掌握数据的采集、整理、分析和呈现等基本知识。
2.2 能力目标：培养学生的数据分析和解决问题的能力，提高他们的逻辑思维和创新能力。
2.3 情感目标：通过数据计算教学，激发学生对数据计算的兴趣和热情，培养他们的自主学习和团队合作意识。
三、教学内容3.1 数据采集：介绍数据采集的方法和技巧，如问卷调查、实地观察等。
3.2 数据整理：讲解数据整理的基本步骤和工具，如Excel等数据处理软件的使用。
3.3 数据分析：引导学生学习数据分析的方法和技巧，如统计分析、图表分析等。
四、教学方法4.1 实践教学：通过实验和案例分析等方式，引导学生主动参与数据计算过程。
4.2 问题导向：设计具有挑战性的问题，激发学生的思考和探究欲望。
4.3 合作学习：组织学生进行小组合作学习，培养他们的团队合作和沟通能力。
五、评价方式5.1 考查学生的数据计算能力：通过作业、考试等形式，评价学生对数据计算知识和能力的掌握情况。
5.2 考察学生的分析思维：通过实际问题解决和数据分析等方式，考察学生的逻辑思维和分析能力。
5.3 综合评价学生的情感态度：通过观察学生的学习态度和团队合作情况，综合评价学生的情感态度和综合素质。
综上所述，设计一个合理的数据计算教案需要考虑教学目标、教学内容、教学方法和评价方式等多个方面，通过科学的设计和实施，可以有效提高学生的数据计算能力和综合素质。
Python数据分析与应用教案NumPy数值计算基础教案
Python数据分析与应用教案NumPy数值计算基础教案教案章节内容：一、NumPy简介1.1 NumPy是什么1.2 NumPy的优势1.3 安装与导入NumPy二、NumPy数组2.1 创建NumPy数组2.2 NumPy数组的属性与方法2.3 NumPy数组的索引与切片2.4 NumPy数组的形状操作三、NumPy数学运算3.1 基本数学运算3.2 元素级数学运算3.3 矩阵运算3.4 数学函数四、NumPy统计分析4.1 数组统计分析4.2 描述性统计分析4.3 概率与统计分布五、NumPy数组转换5.1 数组类型转换5.2 数组形状转换5.3 数组数据对齐与广播教学目标：1. 理解NumPy库的基本概念和优势。
2. 掌握NumPy数组的创建、属性和方法。
3. 熟悉NumPy数组的索引、切片和形状操作。
4. 掌握NumPy的基本数学运算、统计分析和数组转换。
教学准备：1. Python编程环境。
2. NumPy库安装。
教学方法：1. 理论讲解与实例演示相结合。
2. 引导学生通过代码实践来加深对知识点的理解。
3. 互动提问，巩固知识点。
教学评估：1. 课后练习：要求学生完成相关的练习题，巩固所学知识。
2. 课堂讨论：鼓励学生提问和分享学习心得，提高学生的实际应用能力。
教学计划：1课时教学内容：一、NumPy简介1.1 NumPy是什么1.2 NumPy的优势1.3 安装与导入NumPy教学活动：1. 引入话题，讲解NumPy的基本概念。
2. 讲解NumPy的优势，让学生了解其在数据分析中的应用。
3. 演示如何安装和导入NumPy库，让学生熟悉使用NumPy。
作业：1. 练习安装NumPy库，并编写代码导入NumPy。
二、NumPy数组2.1 创建NumPy数组2.2 NumPy数组的属性与方法2.3 NumPy数组的索引与切片2.4 NumPy数组的形状操作教学活动：1. 讲解如何创建NumPy数组，让学生掌握数组的初始化方法。
大数据数学基础数值计算基础
大数据数学基础数值计算基础大数据是指数据量大、速度快、种类繁多的数据集合。
在大数据领域，数学基础是非常重要的。
数学提供了严谨的理论基础，可以帮助我们理解和解决大数据问题。
在大数据应用中，数值计算是数学基础的重要组成部分。
数值计算是一种利用数值方法对数学问题进行近似求解的方法。
在大数据应用中，由于数据量庞大，很难通过传统的解析方法进行分析和计算，因此需要借助数值计算的方法。
数值计算在大数据中有着广泛的应用。
首先，数值计算可以帮助我们处理海量的数据。
大数据往往包含大量的数据点，通过数值计算方法，可以对这些数据点进行高效计算和处理。
例如，通过数值计算可以快速计算大量数据的平均值、方差等统计量。
其次，数值计算可以帮助我们进行数据预处理。
在大数据中，往往存在着各种各样的噪声和异常值，这些数据对后续的分析和建模可能会产生干扰。
通过数值计算方法，可以对数据进行清洗、平滑和插值等预处理操作，提高数据的质量和准确性。
此外，数值计算还可以在大数据分析中进行模型建立和参数优化。
通过数值计算方法，可以对复杂的大数据模型进行求解和优化，找到最佳的模型参数组合。
这对于数据挖掘和机器学习等大数据应用非常重要。
在进行大数据数值计算时，我们需要掌握一些基本的数学知识和技巧。
首先，熟悉数值计算的基本方法和原理，如数值求解、插值、数值积分、数值微分等。
这些方法可以帮助我们快速求解复杂的数学问题。
其次，需要了解数值计算的误差分析和收敛性分析。
由于数值计算是一种近似方法，会引入一定的误差。
通过误差分析，可以评估数值计算的准确性和可靠性。
另外，熟悉数值计算的软件工具和编程技巧也是必要的。
目前，有许多优秀的数值计算软件和库可供使用，如MATLAB、Python的NumPy和SciPy库等。
掌握这些软件工具的使用可以大大提高数值计算的效率和准确性。
总之，数学基础是大数据领域的重要组成部分，而数值计算则是数学基础的重要组成部分。
掌握数值计算的基本方法和技巧，将有助于我们在大数据应用中进行高效的数据处理、分析和建模。
大数据数学基础(Python语言描述)教学大纲PDF版进店另有word版或PPT版
《大数据数学基础（Python语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配序号教学内容理论学时实验学时其它1 第1章绪论102 第2章微积分基础1143 第3章概率论与数理统计基础834 第4章线性代数基础845 第5章数值计算基础1346 第6章多元统计分析177总计5822四、教学内容及学时安排1. 理论教学序号章节名称主要内容教学目标学时1 绪论1. 了解大数据的概念2. 了解数学在大数据领域的作用3. 了解Python在数学中常用的类库1. 了解数学与大数据的关系2. 了解数学与Python的关系12 微积分基础1. 理解导数的概念和求导法则，并掌握求导的方法2. 了解函数、映射与极限的概念和性质，并掌握求解函数极限的方法3. 掌握微分的定义和法则，并能计算函数的微分4. 了解微分中值定理5. 掌握求解函数单调性与曲线凹凸性、函数极值与最值的方法6. 了解不定积分与定积分的概念和性质7. 掌握不定积分与定积分换元积分法与分部积分法的求解过程1. 掌握求导的方法2. 掌握求解函数极限的方法3. 掌握计算函数的微分的方法4. 掌握求解函数单调性与曲线凹凸性、函数极值与最值的方法5. 掌握不定积分与定积分换元积分法与分部积分法的求解过程113 概率论与数理统计基础1. 了解数据分布特征的几种度量2. 掌握计算几种度量的方法3. 了解随机事件概率的定义、性质4. 掌握随机变量的概率计算方法5. 了解随机变量的数字特征，并掌握其计算方法6. 了解参数估计与假设检验的基本思想7. 掌握区间估计和检验的公式1. 掌握数据分布特征的几种度量计算方法2. 掌握随机变量的概率计算方法3. 掌握随机变量的数字特征的计算方法4. 了解参数估计与假设检验84 线性代数基础1. 掌握行列式的概念和定义2. 掌握行列式性质3. 掌握代数余子式定义及定理4. 了解矩阵的定义、特殊矩阵5. 掌握矩阵的运算6. 了解矩阵的对角化7. 了解特征分解与奇异值分解的定义8. 掌握特征分解的方法9. 掌握奇异值分解的方法1. 掌握运用行列式的性质进行计算的方法2. 掌握矩阵的运算3. 掌握特征分解、奇异值分解的应用85 数值计算基础1. 了解误差和相对误差2. 掌握Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用3. 掌握最小二乘线性拟合4. 掌握最佳平方逼近5. 掌握数据的多变量拟合6. 掌握数据的非线性曲线拟合7. 掌握二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程8. 掌握Newton求解非线性方程组1. 了解误差的基本概念2. 掌握3种插值方法的应用3. 掌握各种函数拟合方法对数据进行拟合4. 掌握非线性方程（组）的求根过程136 多元统计分析1. 掌握一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归2. 掌握距离判别、贝叶斯判别、费希尔判别法的应用3. 了解距离和相似系数4. 掌握系统聚类、动态聚类分析方法。
大数据python课程设计
大数据python课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解大数据的基本概念，掌握Python语言在大数据处理中的应用；2. 学会使用Python中的数据分析库（如Pandas、NumPy），能对数据进行基本的统计分析；3. 掌握数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn），能将分析结果以图表形式直观展示。
技能目标：1. 能运用Python进行数据导入、数据清洗和数据预处理；2. 独立完成数据分析任务，并撰写数据分析报告；3. 运用所学知识解决实际问题，具备一定的数据挖掘和预测能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据分析的兴趣，激发学习Python的热情；2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通表达能力；3. 增强学生的数据安全意识，树立正确的数据道德观。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，以实际应用为导向，旨在提高学生的大数据处理能力。
课程设计注重理论与实践相结合，通过项目式教学，让学生在动手实践中掌握Python在大数据分析中的应用。
课程目标的设定遵循具体、可衡量原则，以便学生和教师能够清晰地了解课程预期成果，并为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 大数据概述- 了解大数据的发展背景、基本概念及其在各领域的应用。
- 熟悉大数据处理的基本流程。
2. Python基础- 掌握Python基本语法、数据类型、控制结构和函数定义。
- 学习Python中的面向对象编程。
3. 数据分析库- 学习Pandas、NumPy库的使用，掌握数据结构DataFrame、Series。
- 掌握数据导入、数据清洗、数据预处理等操作。
4. 数据可视化- 学习Matplotlib、Seaborn库的使用，掌握图表绘制方法。
- 学会对数据进行可视化展示，提高数据分析效果。
5. 数据挖掘与预测- 学习常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、预测等。
- 应用所学算法解决实际问题，提高预测能力。
6. 项目实践- 结合实际案例，进行项目式教学，让学生独立完成数据分析任务。
大数据数学基础(Python语言描述)教学大纲
《大数据数学基础（Python语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材大数据数学基础（Python语言描述）2.参考资料Python编程基础Python数据分析与应用。
《Python数据分析与应用案例教程》教案 第5课 NumPy库(二)
课题第5课NumPy库（二）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）掌握NumPy中数组索引与切片的使用方法（2）了解NumPy中数组运算的方法（3）了解NumPy中常用的数学运算函数（4）能使用NumPy并进行数组索引与切片素质目标：提高选择合适方法解决不同问题的能力教学重难点教学重点：NumPy中数组运算的方法教学难点：NumPy中常用的数学运算函数教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材、APP教学设计第1节课：考勤（2 min）→问题导入（5 min）→传授新知（28 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（8 min）→传授新知（20 min）→课堂讨论（12 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）【教师】使用APP进行签到【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况问题导入（5 min）【教师】提出问题我们已经学习了NumPy库的相关知识，回忆一下什么是数组？【学生】思考、举手回答通过提问的方法，了解学生对上节课知识的掌握程度，进而引出新知传授新知（28 min）【教师】总结学生的回答，并引入新知，讲解数组的索引与切片的相关知识2.1.3 数组的索引与切片✈【教师】提出问题在NumPy中，如果想要访问或修改数组中的元素，需要做什么？✈【学生】聆听、思考、主动回答问题✈【教师】总结学生的回答，并讲解新知在NumPy中，如果想要访问或修改数组中的元素，可以采用索引或切片的方式。
索引与切片的区别是索引只能获取单个元素，而切片可以获取一定范围的元素。
1．一维数组的索引与切片✈【教师】多媒体出示一维数组索引切片的格式（详见教材），并详细讲通过教师讲解、课堂讨论、多媒体演示等方式，使学解各部分表示的内容array[index] #一维数组的索引array[start:stop:step] #一维数组的切片其中，index表示索引，从0开始；start表示起始索引，默认为0；stop表示终止索引（不含）；step表示索引步长，默认为1，不能为0。
大数据数学基础(R语言描述)教学大纲
《大数据数学基础（R语言描述）》教学大纲课程名称：大数据数学基础（R语言描述）课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时）总学分：5.0学分一、课程的性质随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。
在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。
本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用R进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材程丹，张良均．大数据数学基础（R语言描述）[M]．北京：人民邮电出版社．2019．2.参考资料[1] 林智章，张良均．R语言编程基础[M]．北京：人民邮电出版社．2019．。
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《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
课程名称：大数据数学基础（Python语言描述）
课程类别：
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
通过本章的学习，主要掌握数值计算的基础。
共分为4个部分：了解误差、数值计算方法的性能的衡量标准；了解插值方法，包括Lagrange插值法、线性插值法和样条插值法；了解函数逼近与拟合，包括数据的最小二乘直线拟合、函数的最佳平方逼近、数据的多变量拟合和数据的非线性拟合；了解求解非线性方程介绍了二分法，以及Newton法求解非线性方程（组）的方法。
2.基本要求
（1）了解误差的基本概念。
（2）掌握Lagrange插值、线性插值、样条插值这3种插值方法的应用。
（3）掌握各种函数拟合方法对数据进行拟合。
（4）掌握非线性方程（组）的求根过程。
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）数值计算的知识主要有哪些？
（2）数值计算与大数据有哪些联系？
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）绝对误差和相对误差的区别是什么？
（2）Lagrange插值、线性插值、样条插值之间的区别是什么？
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）除本章的知识点外，函数拟合在大数据方面的具体应用有哪些？
（2）除本章的知识点外，非线性方程（组）求根在大数据方面的具体应用有哪些？
四、主要知识点、重点与难点
1.主要知识点
（1）误差和相对误差的概念。
（2）Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用。
（3）最小二乘线性拟合。
（4）函数的最佳平方逼近。
（5）数据的多变量拟合。
（6）数据的非线性曲线拟合。
（7）二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程。
（8）Newton法解非线性方程组。
2.重点
（1）Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用。
（2）最小二乘线性拟合。
（3）数据的多变量拟合。
（4）二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程。
（5）Newton法解非线性方程组。
3.难点
（1）Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用。
（2）函数的最佳平方逼近。
（3）数据的多变量拟合。
（4）数据的非线性曲线拟合。
五、教学过程设计
1.理论教学过程
（1）了解误差和相对误差。
（2）掌握Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法的应用。
（3）掌握最小二乘线性拟合。
（4）掌握最佳平方逼近。
（5）掌握数据的多变量拟合。
（6）掌握数据的非线性曲线拟合。
（7）掌握二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程。
（8）掌握Newton求解非线性方程组。
2.实验教学过程
（1）了解误差的基本概念。
（2）运用Lagrange插值法、Newton插值法、样条插值法对数据进行插值。
（3）使用多种拟合方法对数据进行拟合。
（4）使用二分法、迭代法、Newton法求解非线性方程。
（5）使用Newton求解非线性方程组。
六、教材与参考资料
1.教材
1.参考资料。