信息技术八年级下册第三单元知识点梳理

信息技术八年级上册第一、二单元知识点梳理 第1节 数据与数据分析 1、数据分析：用适当的统计分析方法对手机来的大量数据进行分析，提取有用的信息，并形成结论的过程。 2、数据分析的一般过程：明确目的、数据收集、数据处理、数据可视化、撰写报告。 3、常见的分析方法包括：对比分析法、平均分析法、交叉分析法。 4、常用的数据分析工具：WPS表格、统计产品与服务解决方案SPSS、统计分析系统SAS和Python。 5、python数据处理的优点：语言简洁清晰，操作简单，易学且免费开源。 第2节 统计分析数据 1、算数运算符表： 2、算术运算符优先级：和数学中的运算符优先级一致，先乘除后加减，同级运算从左至右计算，先计算（）里面的。 3、列表：有序可变的元素集合称为列表。 （1）使用“=”运算符直接创建列表。 （2）列表用[]表示，数据之间用逗号分隔。 4、数组：具有相同类型的若干数据按照无序的形式组织起来，这些由若干元素构成的数据集合就叫做数组。 4、numpy模块：实现数组的运算，是第三方模块，是一个运行速度非常快的科学计算模块。 （1）模块安装命令：pip install numpy （2）引入模块命令： ①方式1：import numpy ②方式2：import numpy as np ③方式3：from numpy import * 5、生成数组的方式：array()函数。 （1）array()函数可以将输入的一组数据转换为数组。 （2）一个数组中的数据必须是同一种类型。 6、numpy模块保留的小数位数更少，这样可以节省内存，加快运算速度。 7、其他生成数组的函数： （1）zeros()函数：创建数组元素全部为0的数组。 （2）ones()函数：创建数组元素全部为1的数组。 （3）arange()函数：创建等差数组。 8、numpy模块可以直接导入文本文件，使用loadtxt()函数。 （1）loadtxt()函数可以从文本文件中读取数据，并以数组的形式返回。 （2）计算操作： sum(1)：对数组中的每一行求和。 sum(0)：对数组中的每一列求和。 mean(1)：对数组中的每一行求平均。 mean(0)：对数组中的每一列求平均。 max(1)：对数组中的每一行求最大值。 max(0)：对数组中的每一列求最大值。 min(1)：对数组中的每一行求最小值。 min(0)：对数组中的每一列求最小值。 9、导出数据：使用savetxt()函数。 10、组合数组： （1）水平组合：hstack()函数。行数必须相同。 （2）垂直组合：vstack()函数。列数必须相同。 7 8 9 10 11 12 11、水平组合示例： 1 2 3 4 5 6 数组a 数组b 结果： 1 2 3 7 8 9 4 5 6 10 11 12 12、垂直组合示例： 结果： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 第3节 绘制统计图 1、绘制统计图使用：matplotlib模块。 （1）matplotlib是第三方模块，在使用之前必须安装，安装命令为：pip install matplotlib （2）matplotlib是一个数据可视化模块，可以将数据变成图表。这样更直观、精准、科学的对数据进行分析。 （3）matplotlib可以生成扇形图、折线图、柱状图。 2、绘制扇形图： （1）使用pie()函数。 （2）pie()函数的labels关键字参数可以为扇形图不同部分设置标签。 （3）pie()函数的colors关键字参数可以为扇形图不同部分设置颜色。 （4）title()函数：给扇形图添加标题。 （5）扇形图参考示例： 3、绘制折线图： （1）折线图可以显示数据大小随时间发展的变化趋势。 （2）使用plot()函数。 （3）legend()函数：给折线图设置图例。 （4）title()函数：给折线图图添加标题。 （5）折线图参考示例： 4、绘制柱状图： （1）柱状图通过柱形高低来比较数据的大小，主要用于纵向对比和横向对比。 （2）使用bar()函数。 （3）xlabel()函数：为x轴添加注释。 （4）ylabel()函数：为y轴添加注释。 （5）title()函数：给柱状图图添加标题。 （6）柱状图参考示例： 原创精品资源学科网独家享有版权，侵权必究！ $$