第五章 数据和函数的可视化
第五章数据处理和可视化表达 教学设计 2023—2024学年高中信息技术粤教版2019 必修1
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。
Excel的高级数据处理技巧
Excel的高级数据处理技巧第一章:数据筛选和排序在Excel中,数据筛选和排序是常见的操作,可以帮助我们从大量数据中找到需要的信息。
在本章中,将介绍一些高级的数据筛选和排序技巧。
1.1 高级筛选:通过设置多个条件来筛选数据,可以使用逻辑运算符(如AND、OR)结合多个条件进行精确筛选。
1.2 高级排序:除了基本的排序功能外,Excel还提供了多列排序的功能,可以通过设置多个排序条件对数据进行更精细的排序。
1.3 自定义排序:在排序选项中,可以选择自定义排序顺序,例如按照自定义的顺序对月份进行排序。
第二章:数据透视表数据透视表是Excel中一个非常强大的工具,可以帮助我们对大量数据进行汇总和分析。
在本章中,将介绍一些高级的数据透视表技巧。
2.1 数据透视表筛选:可以通过设置条件来筛选数据透视表中的数据,只显示满足条件的数据。
2.2 合并数据透视表:可以将多个数据透视表合并在一起,形成一个更全面的数据透视表,方便数据分析和比较。
2.3 透视表字段排序:可以对数据透视表中的字段进行排序,例如按照销售额从高到低进行排序。
第三章:数据清洗和转换在 Excel 中,我们常常需要对原始数据进行清洗和转换,以保证数据的准确性和一致性。
在本章中,将介绍一些高级的数据清洗和转换技巧。
3.1 文本清洗:可以使用文本函数和正则表达式等工具对文本数据进行清洗和提取。
3.2 数据转换:可以使用数据透视表和函数等工具对原始数据进行转换,以满足不同需求的分析。
3.3 多表数据合并:可以使用数据连接和合并工具将多个表格中的数据合并在一起,方便数据分析。
第四章:高级函数和公式应用Excel提供了许多强大的函数和公式,可以帮助我们进行复杂的数据处理和计算。
在本章中,将介绍一些常用的高级函数和公式应用技巧。
4.1 ARRAY公式:ARRAY公式可以处理数组数据,可以进行多个单元格的计算和处理。
4.2 数据的动态更新:通过使用函数和公式,可以使数据在源数据更新后自动更新。
第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习
C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据,发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大,进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是( C )
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况,下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时,导入扩展库的关键字是import。( A )
7.从互联网产生大数据的角度来看,大数据具有的特征是“4V”特征:大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫,从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn:关注统计模型的可视化,高度依赖Matplotlib Bokeh:实现交互式可视化,可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
(一)大数据的概念
大数据:无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合,是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征,说法正确的是( D )。
A.数据价值密度高
B.数据类型少
C.数据基本无变化
D.数据体量巨大
5.网络数据采集法,主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取,网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
(二)数据可视化表达的工具
Get清风MATLAB教程a第5章习题解答张志涌
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
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
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。
python数据可视化第五章实训
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。
第5章DEM的可视化
基于遥感影像 基于纹理影像 三种方法的实现过程相似,由于纹理来源不同,其纹理 匹配和几何变换过程不同。
5.2地形一维可视化表达
地形一维可视化表达的基本形式是地形剖面。地形剖面 刻画沿一条直线或曲线在垂直方向上的地形起伏情况。是 工程中常用的一种地形起伏表达形式,特别是现状工程如 公路、铁路、渠道等。 制作过程: (1)在等高线图上画一条线; (2)标记等高线与剖面线的交叉点,并记录其高程; (3)以高程为纵轴,距离为横轴,做图。
科学计算可视化的核心是将三维数据转换为图像 ,实现三维数据场的可视化,它涉及到标量、矢 量的可视化、流场的可视化、数值模拟及计算的 交互控制、海量数据的存储、处理及传输、图形 及图像处理的向量及并行算法等。 科学计算可视化的应用:医学医疗、地震勘探、 气象预报、分子结构、流体力学、有限元分析、 天体物理、海洋观察、地理信息、洪水预报、环 境保护等社会经济与自然的各个方面,并发挥着 重要的作用。
5.1.2地形可视化 地形可视化主要研究基于DEM的地形显示、简化、仿真等内 容,是计算机图形学的一个分支,属于科学计算可视化的 范畴。其发展过程如下图。
5.1.2地形可视化 传统的表达方式:等高线地形图、剖面线、沙盘等---直观 性差、制作费时。 近代地形表达:以三维地形模拟和表达为基本特征,伴随 着计算机技术的发展而发展 — 经历了三维地形图、实体型 (模拟灰度图)三维地形图、高度真实感三维地形图三个 阶段。
可视化研究的意义:
目前大量的数据没有被有效的利用,原因之一就是这些数据 以其他的形式(如比特)存放,这就需要可视化的手段和知 识得到普及。 实现人与人和人与机之间的图象通讯,而不是目前的文字或 数字通讯,从而使人们观察到传统方法难以观察到的现象和 规律。 可视化技术可以使人类不仅被动地得到计算结果,而且知道 在计算过程中发生了什么现象,并可通过改变参数,观察其 影响,对计算过程实现引导和控制。
matlab综合大作业(附详细答案)
m a t l a b综合大作业(附详细答案)-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII《MATLAB语言及应用》期末大作业报告1.数组的创建和访问(20分,每小题2分):1)利用randn函数生成均值为1,方差为4的5*5矩阵A;实验程序:A=1+sqrt(4)*randn(5)实验结果:A =0.1349 3.3818 0.6266 1.2279 1.5888-2.3312 3.3783 2.4516 3.1335 -1.67241.2507 0.9247 -0.1766 1.11862.42861.5754 1.6546 5.3664 0.8087 4.2471-1.2929 1.3493 0.7272 -0.6647 -0.38362)将矩阵A按列拉长得到矩阵B;实验程序:B=A(:)实验结果:B =0.1349-2.33121.25071.5754-1.29293.38183.37830.92471.65461.34930.62662.4516-0.17665.36640.72721.22793.13351.11860.8087-0.66471.5888-1.67242.42864.2471-0.38363)提取矩阵A的第2行、第3行、第2列和第4列元素组成2*2的矩阵C;实验程序:C=[A(2,2),A(2,4);A(3,2),A(3,4)]实验结果:C =3.3783 3.13350.9247 1.11864)寻找矩阵A中大于0的元素;]实验程序:G=A(find(A>0))实验结果:G =0.13491.25071.57543.38183.37830.92471.65461.34930.62662.45165.36640.72721.22793.13351.11860.80871.58882.42864.24715)求矩阵A的转置矩阵D;实验程序:D=A'实验结果:D =0.1349 -2.3312 1.2507 1.5754 -1.29293.3818 3.3783 0.9247 1.6546 1.34930.6266 2.4516 -0.1766 5.3664 0.72721.2279 3.1335 1.1186 0.8087 -0.66471.5888 -1.67242.4286 4.2471 -0.38366)对矩阵A进行上下对称交换后进行左右对称交换得到矩阵E;实验程序:E=flipud(fliplr(A))实验结果:E =-0.3836 -0.6647 0.7272 1.3493 -1.29294.2471 0.80875.3664 1.6546 1.57542.4286 1.1186 -0.1766 0.9247 1.2507-1.6724 3.1335 2.4516 3.3783 -2.33121.5888 1.2279 0.6266 3.3818 0.13497)删除矩阵A的第2列和第4列得到矩阵F;实验程序:F=A;F(:,[2,4])=[]实验结果:F =0.1349 0.6266 1.5888-2.3312 2.4516 -1.67241.2507 -0.17662.42861.5754 5.3664 4.2471-1.2929 0.7272 -0.38368)求矩阵A的特征值和特征向量;实验程序:[Av,Ad]=eig(A)实验结果:特征向量Av =-0.4777 0.1090 + 0.3829i 0.1090 - 0.3829i -0.7900 -0.2579 -0.5651 -0.5944 -0.5944 -0.3439 -0.1272-0.2862 0.2779 + 0.0196i 0.2779 - 0.0196i -0.0612 -0.5682 -0.6087 0.5042 - 0.2283i 0.5042 + 0.2283i 0.0343 0.6786 0.0080 -0.1028 + 0.3059i -0.1028 - 0.3059i 0.5026 0.3660 特征值Ad =6.0481 0 0 0 00 -0.2877 + 3.4850i 0 0 00 0 -0.2877 - 3.4850i 0 00 0 0 0.5915 00 0 0 0 -2.30249)求矩阵A的每一列的和值;实验程序:lieSUM=sum(A)实验结果:lieSUM =-0.6632 10.6888 8.9951 5.6240 6.208710)求矩阵A的每一列的平均值;实验程序:average=mean(A)实验结果:average =-0.1326 2.1378 1.7990 1.1248 1.24172.符号计算(10分,每小题5分):1)求方程组20,0++=++=关于,y z的解;uy vz w y z w实验程序:S = solve('u*y^2 + v*z+w=0', 'y+z+w=0','y,z');y= S. y, z=S. z实验结果:y =[ -1/2/u*(-2*u*w-v+(4*u*w*v+v^2-4*u*w)^(1/2))-w] [ -1/2/u*(-2*u*w-v-(4*u*w*v+v^2-4*u*w)^(1/2))-w] z =[ 1/2/u*(-2*u*w-v+(4*u*w*v+v^2-4*u*w)^(1/2))] [ 1/2/u*(-2*u*w-v-(4*u*w*v+v^2-4*u*w)^(1/2))]2)利用dsolve 求解偏微分方程,dx dyy x dt dt==-的解; 实验程序:[x,y]=dsolve('Dx=y','Dy=-x')实验结果:x =-C1*cos(t)+C2*sin(t)y = C1*sin(t)+C2*cos(t)3.数据和函数的可视化(20分,每小题5分):1)二维图形绘制:绘制方程2222125x y a a +=-表示的一组椭圆,其中0.5:0.5:4.5a =;实验程序:t=0:0.01*pi:2*pi; for a=0.5:0.5:4.5; x=a*cos(t); y=sqrt(25-a^2)*sin(t); plot(x,y) hold on end实验结果:2) 利用plotyy 指令在同一张图上绘制sin y x =和10x y =在[0,4]x ∈上的曲线;实验程序:x=0:0.1:4; y1=sin(x); y2=10.^x;[ax,h1,h2]=plotyy(x,y1,x,y2); set(h1,'LineStyle','.','color','r'); set(h2,'LineStyle','-','color','g'); legend([h1,h2],{'y=sinx';'y=10^x'});实验结果:3)用曲面图表示函数22z x y =+;实验程序:x=-3:0.1:3; y=-3:0.1:3; [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=X.^2+Y.^2; surf(X,Y,Z)实验结果:4)用stem 函数绘制对函数cos 4y t π=的采样序列;实验程序:t=-8:0.1:8;y=cos(pi.*t/4); stem(y)实验结果:4. 设采样频率为Fs = 1000 Hz ,已知原始信号为)150π2sin(2)80π2sin(t t x ⨯+⨯=,由于某一原因,原始信号被白噪声污染,实际获得的信号为))((ˆt size randn x x+=,要求设计出一个FIR 滤波器恢复出原始信号。
数据的分析-高一信息技术(粤教版2019必修1)
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
support(支持度)∶某商品(或组合)在所有订单中出现的概率。 Support(面包→牛奶)=(面包+牛奶)/记录总数=4/10
支持度越高,说明同时购买组合商品的顾客基数越大,越有研究的实际价值 。
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
Confidence(置信度)∶在所有包含A的订单中出现B商品的概率。 Confidence(面包→牛奶)=(面包+牛奶)/面包=4/6
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
频繁项集:支持度大于或等于某个阈值的项集。 强关联规则∶大于或等于最小支持度阈信和最小置信度阈值的 规则叫做强关联规则。 关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
三
关联分析
关联分析典型案例——计算方法
在所有的销售记录中,找出所有的强关联规则。
找出频繁项集(即商品组合)︰按照“Support(支持度)≥最小 支持度”的标准筛选满足最小支持度的频繁项集。 找出强关联规则:按照“Confidence(置信度)≥最小置信度” 的标准筛选满足最小置信度的强关联规则。
四
聚类分析
聚类分析
将物理或抽象对象的集合分成多个类的过程被称为聚类。聚类所生成的簇是一组数据对象的 集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分 析能够从样本数据出发,自动进行分类。
四
聚类分析
聚类分析算法
请观察下方两张图,图中数据点的分布有什么特征?
四
聚类分析
观察思考
请观察下方两张图,图中数据点的分布有什么特征?
学习使用Excel进行数据分析与可视化
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
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。
粤教版(2019)高中信息技术必修一第五章 数据处理和可视化表达 (课件)
第五章 数据处理和可视化表达
5.1认识大数据
问题
我们正处于一个大数据的时代,大数据使人们的生活、工作和思维方式等都产生了巨大的变革。 那么,大数据究竟具有哪些特征呢?以小组为单位,通过查找资料、学习和交流,填写下表。
判断角度
具 体 特 征
从互联网产生 的大数据角度
1.体量大 2.数据类型繁多 3.价值密度低 4.变化数据快
第五章 数据处理和可视化表达
5.1认识大数据
交流 讨论如何避免大数据带来的负面影响?以小组为单位,通过查找资料、学习和交流,填写下表。
信息泄露方面
信息伤害与诈骗方面
1.避免使用不熟悉的网络上网 2.不使用信用卡刷卡消费 3.保管好手机等电子设备 ……
1.要判断手机收到陌生信息的真伪 2.接到关于钱财方面的电话,要多方查证 ……
获取方法
商品每项数据的 标签和属性类名
商品名称标签:a 商品价格标签:span 订单量标签:a 店铺名称标签:a
该标签属性类名:item-title chrome浏览
该标签属性类名:price-current 器的检查工具 该标签属性类名:sale-value-link 该标签属性类名:store-name
网络购物中,消费者购物的任何行为细节都会被服 务器所记录。通过大数据分析,商家可以了解消费者的 偏好甚至预测其购买行为,如图5-1所示。大数据分析 使得商家可以追踪客户的行为并确定最有效的方式以提 升客户对购物平台的忠诚度,根据客户的个性化需求提 供相应的产品或服务以获得更大的市场占有率。
主题
网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达
第五章 数据处理和可视化表达
项目选题、规划设计、方案交流
各小组根据项目选题,参照项目范例的样式,利用思维导图工具,制订相应的项目方案, 如下图所示 。
vtk文档:第五章总结
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。
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例5:绘制直方图
t=0:0.2:2*pi; y=cos(t); bar(t ,y)
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 5 10 15 20 25 30 35
例6:绘制彗星曲线图
t= -pi:pi/500:pi; y=tan(sin(t))-sin(tan(t)); comet(t ,y)
区域图
>>x=magic(6);area(x)
120
100
80
60
40
20
0
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
5.5
6
饼图
x=[1 2 3 4 5 6 7]; y=[0 0 0 1 0 0 0]; pie(x ,y)
4% 7% 25% 11%
14%
21%
18%
>>pie([2 4 3 5] ,[0 1 0 0] ,{'North' ,'South' ,'East' ,'West'})
例
x= linspace(1,100,100) ; y=exp(x) ; loglog(x,y) figure(2) semilogy(x,y)
三、多子图
MATLAB允许用户在同一个图形窗里布置几幅独 立的子图 ,具体指令为:
subplot(m ,n ,k) %使m×n幅子图中的第k 幅成 为当前图 subplot(‘position’ ,[left bottom width height]) %在指定位置上开辟子图 ,并成为当前图。
【例5.2-1】二维曲线绘图指令演示之一。 (Exp050201.m)演示:“线宽”属性的设置。 【例5.2-2】用图形表示连续调制波形。
y sin(t ) sin(9t )
( Exp050202.m )
5.2.2 坐标控制和图形标识
一、坐标轴的控制 坐标轴控制指令axis使用比较简单 ,它用于控制坐 标轴的可视、取向、取值范围和轴的高宽比等。 常用的指令形式及功能见表5.2-6。(P182)
一、多次层叠
hold on %使当前轴及图形保持而不被刷新 ,准备接受 此后将绘制的新曲线。 hold off hold %使当前轴及图形不再具备不被刷新的性质。 %当前图形是否具备刷新性质的双向切换开关。
【例5.2-6】利用hold绘制离散信号通过零阶保持器后产生 的波形。(Exp050206.m)
格线状态翻转)
grid on grid off
box
%坐标形式在封闭式和开启式之间切换指令
box on %使当前坐标呈封闭形式 (默认) box off %使当前坐标呈开启形式
三、图形标识指令
图形标识包括:图名(title)、坐标轴名(label)、
图形注释(text)和图例(legend)。标识指令的最
说明: (1) S ,S1 ,S2为字符串 ,可以是英文、中文或Tex定义的各种 特殊字符。
(2) legend所画图例默认在图形窗的右上角。可通过相应的
属性进行控制 ,改变其位置 ,例如 legend(S1 ,S2 , ’Location’ ,’SouthEast’) %把图例设置在图 形窗的右下角。 四、标识指令中字符的精细控制
连续函数的可视化 P184
例:图示化y=sin(t)sin(9t)的离散图形和连续图形。
t1=(0:11)/11*pi; t2=(0:400)/400*pi; t3=(0:50)/50*pi; y1=sin(t1).*sin(9*t1); y2=sin(t2).*sin(9*t2); y3=sin(t3).*sin(9*t3); subplot(2 ,2 ,1) ,plot(t1 ,y1 ,'r.') axis([0 ,pi ,-1 ,1]) ,title('(1)点过少的离散图形') subplot(2 ,2 ,2) ,plot(t1 ,y1 ,t1 ,y1 ,'r.') axis([0 ,pi ,-1 ,1]) ,title('(2)点过少的连续图形') subplot(2 ,2 ,3) ,plot(t2 ,y2 ,'r.') axis([0 ,pi ,-1 ,1]) ,title('(3)点密集的离散图形') subplot(2 ,2 ,4) ,plot(t3 ,y3) axis([0 ,pi ,-1 ,1]) ,title('(4)点足够的连续图形')
plot命令自动打开一个图形窗口Figure
用直线连接相邻两数据点来绘制图形
根据图形坐标大小自动缩扩坐标轴 ,将数据标尺及单位标注 自动加到两个坐标轴上 ,可自定义坐标轴。 如果已经存在一个图形窗口 ,plot命令则清除当前图形 ,绘 制新图形 可单窗口单曲线绘图;可单窗口多曲线绘图;可单窗口多 曲线分图绘图;可多窗口绘图 可任意设定曲线颜色和线型 可给图形加坐标网线和图形加注功能
其它二维绘图指令(见表5.2-1)
例:
x=linspace(-7 ,7 ,100) y1=sin(x) y2=cos(x) plotyy(x,y1,x ,y2) figure(2) x3=linspace(-2*pi,2*pi,100) y3=exp(x3) plotyy(x3,y3,x,y2, 'semilogy' , 'plot')
第五章 数据和函数的可视化
5.1 引导
5.2 二维曲线和图形
5.3 三维曲线和图形
5.4 图形窗功能简介
5.1 引导
1. 离散数据和离散函数的可视化
n=(-10:10)'; y=abs(n); plot(n ,y ,'r.' ,'MarkerSize' ,20) axis equal grid on xlabel('n')
clf x=-1:0.01:5; y=(x+2).^x-2; plot(x ,y) grid on
x
2
的解。
(2)在曲线与纵坐标轴(y=0)的交点局部放大图上求解
[x,y]=ginput(1)
(3)显示图解结果
>>format long >>x ,y x = 0.69828692903537 y = -5.884401711382421e-010
(3)如果‘s’缺省 ,则默认绘制“蓝色细实线”。
二、plot的衍生调用格式
(1)单色或多色绘制多条曲线
plot(X ,Y ,‘s’)
线
采用s 指定的点形线型色彩绘制多条曲
plot(X ,Y)
条曲线
采用默认的色彩次序用细实线绘制多
(2)多三元组绘制多条曲线(常用)
plot(x1 ,y1 ,'s1' ,x2 ,y2 ,'s2' , ... ,xn ,yn ,'sn')
5.2 二维曲线和图形
MATLAB提供了多种二维图形的绘制指令(见 表5.2-1) ,但其中 ,最重要、最基本的指令是plot。 其他许多特殊绘图指令或以它为基础而形成 ,或使
用场合较少。出于简明考虑 ,本节着重介绍plot的使
用。(P177)
5.2.1 二维曲线绘制的基本指令Plot
plot的功能:
如何把同一自变量的两个不同量纲、不同数量级的函 数的绘制在同一张图上?
二、双纵坐标图
plotyy(X1 ,Y1 ,X2 ,Y2) %以左、右不同纵轴绘制
X1-Y1、X2-Y2两条曲线。 plotyy(X1 ,Y1 ,X2 ,Y2 ,‘FUN’) %以左、右不同纵
轴把X1-Y1、X2-Y2绘制成FUN指定形式的两条曲线。
如果想在图上标识希腊字母、数学符等特殊字符 ,则必须用
表5.2.7、5.2.8 中的指令。
如果想设置上下标 ,或者想对字体或字体大小进行 设置 ,可以通过在被控制字符前 ,使用表5.2-9、表 5.2-10中的指令和设置值。
5.2.3 多次层叠、双纵坐标和多子图
如何在已存在的图上再绘制一条或多条曲线?
【例】
5.2.4 获取二维图形数据的指令 ginput
[x ,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上获取n个点的 数据坐标 (x ,y) 。
说明: (1)唯一能从图形获取数据的指令;
(2)仅适用于二维图形;
(3)使用前 ,通常先对图形进行局部放大;
(4)操作方法
【例5.2-9】采用图解法求 ( x 2) (1)绘制 ( x 2) x 2 曲线
5.2.5 特殊二维绘图函数
bar –––– 绘制直方图
polar –––– 绘制极坐标图
stairs –––– 绘制阶梯图
stem –––– 绘制火柴杆图
come pie –––– 饼图
例 1:绘制阶梯曲线
x=0:pi/20:2*pi; y=sin(x);
说明:
(1)运用属性名(PropertyName)和属性值 ( PropertyValue )可以对线对象的属性进行设计 , 使所绘曲线更具个性化。 “线”图形对象最常用的属性见表5.2-5。(P179)
(2)采用‘s’字符串方式设置点形线型及几种常用色 彩 ,方便 ,常用。假若用户不采用‘s’字符串 ,而直接 采用属性名/属性值对进行设置也是可以的 ,并且可 以设置的更细腻。
例3:极坐标绘图
t=0:2*pi/90:2*pi; y=cos(4*t); polar(t ,y)