第七单元 7.2 项目2 活动数据可视化（课件）-《Python程序设计基础》（高等教育出版社）同步精品课堂

第七单元 7.2 项目2 活动数据可视化 Python程序设计基础 同步精品课堂 高等教育出版社 任务一 安装matplotlib 任务二 绘制各班参赛人数柱形图 任务三 绘制参赛选手性别分布饼图 掌握国家标准《机械制图》中有关图幅、比例、字体图线等基本规定。 教学目标 一 1、掌握 matplotlib 第三方库的安装方法 2、掌握 bar() 绘制柱状图的方法 3、掌握 pie() 绘制饼图的方法 4、能够对 CSV 数据进行统计并可视化 教学重难点 二 教学重点： 1、理解和掌握matplotlib的常用方法 2、能够对数据进行可视化操作 教学难点： 能够对数据进行可视化操作 导入新课 三 端午节是中华民族重要的传统佳节，包粽子和赛龙舟是端午节的重要节庆内容。学校在端午节举办了包粽子比赛，收集了大量参赛数据，包括：学号、姓名、性别、班级、评委评分等。 思考：我们如何直观地向校领导展示各班级的参与热情？ 如何清晰地呈现男女生的参与比例？ 任务一 安装matplotlib 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 1、Python库的分类与特点 Python标准库：Python安装时自带，可直接导入使用，例如csv（文件处理）、math（数学计算）、random（随机数生成）等，无需额外下载安装。 Python第三方库：需额外下载安装的扩展库，如matplotlib（数据可视化）、pandas（数据处理）、numpy（数值计算）等，提供更丰富的专业功能。 两类库的核心区别：标准库随Python环境一同部署，开箱即用；第三方库需通过工具（如pip）单独安装，以扩展Python在特定领域的应用能力。 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 2、matplotlib库简介 matplotlib是专门用于数据可视化的绘图库，可将抽象数据转化为直观图表，帮助用户快速理解数据特征与规律，能够与其他库（pandas、numpy）无缝配合。 高度可定制，如颜色、标签、图例、网格等 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 3、安装方法 方法一：命令行安装 ① 打开命令提示符（Win+R → cmd） ② 输入 pip install matplotlib ③ 等待下载安装完成 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 3、安装方法 方法二：PyCharm安装 ① 文件 → 设置 → Python解释器 ② 点击“+”号 ③ 搜索“matplotlib” ④ 选择版本，点击“安装” 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 4、实践操作 打开命令提示符 输入 pip install matplotlib 等待安装完成 输入 python 进入交互模式 输入 import matplotlib，无报错即成功 在自己的电脑上安装matplotlib并验证 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 5、安装常见问题与解决 网络问题：安装过程中出现网络连接超时或下载速度缓慢。 权限问题：在命令行安装时出现“Permission denied”等权限不足提示。 更换国内镜像源，使用命令“pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib”. 以管理员身份运行命令提示符，在开始菜单中找到“命令提示符”，右键点击并选择“以管理员身份运行”，然后再执行安装命令。 PyCharm中找不到解释器：在Python解释器设置中未找到已安装的Python环境。 点击“添加”按钮，选择“现有环境”，浏览并选择本地已安装Python的可执行文件（如python.exe），添加后再进行matplotlib的安装。 任务二 绘制各班参赛人数柱形图 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 1、柱状图的适用场景 比较不同类别之间的数据，通过柱子高度直观展示各类别数值差异。 各班级人数柱形图 各产品销量柱形图 各城市 GDP 柱形图 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 2、bar()函数参数详解 plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, align='center', color=None, label=None) 参数 说明 示例 x x轴上的位置（可以是字符串列表或数字列表） ['计算机1班','计算机2班'] height 柱子的高度（数值） [3, 2, 2] width 柱子宽度，默认0.8 width=0.5（窄一些） color 柱子填充颜色 color='red' 或 color='#FF5733' label 图例标签 label='参赛人数' alpha 透明度（0~1） alpha=0.7 新知讲授 四 plt.title() 设置标题 4、图表美化函数汇总 如：plt.title('标题', fontsize=14) plt.xlabel() 设置x轴标签 如：plt.xlabel('班级') plt.ylabel() 设置y轴标签 如：plt.ylabel('人数') plt.xticks() 设置x轴刻度 如：plt.xticks(rotation=45)（旋转45度） plt.yticks() 设置y轴刻度 如：plt.yticks([0,2,4,6]) plt.ylim() 设置y轴范围 如：plt.ylim(0, 10) plt.legend() 显示图例 如：plt.legend() plt.grid() 显示网格 如：plt.grid(True, linestyle='--') 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 5、柱形图绘制实现思路：①读取CSV并提取班级 import csv # 存储班级信息的列表 class_list = [] # 打开CSV文件 with open('zongzi_contest.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # 跳过标题行 for row in reader: class_list.append(row[3]) # 假设班级在第4列（索引3） print(class_list) # 输出：['计算机1班', '计算机1班', '计算机2班', ...] with open() 自动管理文件关闭 next(reader) 跳过标题行，防止把“班级”也算进去 row[3] 表示第4列（索引从0开始） 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 5、柱形图绘制实现思路：②统计班级人数 # 获取所有不重复的班级名称 unique_classes = set(class_list) # 创建字典存储统计结果 class_count = {} for cls in unique_classes: class_count[cls] = class_list.count(cls) print(class_count) # 输出：{'计算机1班': 3, '计算机2班': 2, '计算机3班': 2} class_list（列表） 计算机1班，计算机1班，计算机2班，计算机3班，计算机1班，计算机2班 set去重（集合） 计算机1班，计算机2班，计算机3班 字典统计 计算机1班：3，计算机2班：2， 计算机3班：1 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 5、柱形图绘制实现思路：③绘制柱状图 import matplotlib.pyplot as plt x = list(class_count.keys()) # x轴：班级名称 y = list(class_count.values()) # y轴：人数 plt.bar(x, y, width=0.6, color='skyblue') plt.title('各班级包粽子比赛参赛人数统计', fontsize=16) plt.xlabel('班级', fontsize=12) plt.ylabel('参赛人数（人）', fontsize=12) for i, v in enumerate(y): plt.text(i, v + 0.2, str(v), ha='center') plt.show() 新知讲授 四 6、实践操作：使用提供的CSV文件，绘制各班参赛人数柱状图 正确读取CSV文件，提取班级列 统计各班人数 绘制柱状图，柱子颜色自选 添加标题、x轴标签、y轴标签 在每个柱子上方显示具体人数 将图表保存为图片文件 任务三 绘制参赛选手性别分布饼图 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 1、饼图的适用场景 用于展示各部分占总体的比例 性别比例饼图 市场份额饼图 预算分配饼图 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 2、pie()函数参数详解 plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, startangle=0, radius=1) 参数 说明 示例 x 各部分的数据（列表） [15, 10] labels 各部分标签 ['男', '女'] autopct 显示百分比格式 '%1.1f%%'（一位小数）；%1.2f%%：保留2位小数；'%d%%'（整数）；'%.0f%%'（四舍五入取整） startangle 起始绘制角度（度） startangle=90（从顶部开始） colors 颜色列表 ['blue', 'pink'] explode 分离某一块 [0.1, 0]（第一块分离） shadow 是否添加阴影 shadow=True 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 3、饼图绘制实现思路：①提取并统计性别 import csv gender_list = [] with open('zongzi_contest.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) for row in reader: gender_list.append(row[2]) # 假设性别在第3列（索引2） male_count = gender_list.count('男') female_count = gender_list.count('女') print(f'男生人数：{male_count}') print(f'女生人数：{female_count}') 机位固定：摄像机本身不移动（如不推、拉、摇、移）。 新知讲授 四 3、饼图绘制实现思路：②绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt # 数据 sizes = [male_count, female_count] labels = [f'男生 {male_count}人', f'女生 {female_count}人'] colors = ['lightblue', 'lightcoral'] # 绘制饼图 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors) # 添加标题 plt.title('包粽子比赛参赛选手性别比例') plt.show() 新知讲授 四 4、实践操作：使用提供的CSV文件，绘制性别分布饼图 基础任务 正确统计男女生人数 饼图显示人数和百分比 设置不同的颜色 添加标题 保存图片 进阶挑战 使用explode突出显示女生板块 添加阴影效果 调整起始角度为0度（从右侧开始） 师生互动 五 1、在绘制柱状图时，如何让每个柱子上方显示具体的人数数值？ 2、plt.bar() 和 plt.pie() 分别适合展示什么类型的数据？ 3、在绘制饼图时，图表中的中文显示为方框，可能是什么原因？如何解决？ 答案： 1、使用 plt.text() 函数，遍历每个柱子的位置和高度，在上方添加文本，例如 plt.text(i, v+0.2, str(v))。 2、bar() 适合比较各类别数据大小；pie() 适合展示部分占比。 3、未设置中文字体。解决：添加 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False。 随堂练习 六 1 、在柱形图上添加数值标签使用的函数是（ ） A. label() B. annotate() C. text() D. show() 答案：C 解析：text()可以在指定坐标位置添加文本标签。 随堂练习 六 2 、下列（ ）参数用于设置饼图中每一块的分离程度？ A. labels B. autopct C. explode D. shadow 答案：C 解析：explode参数用于设置饼图中某一块偏离圆心的距离。 随堂练习 六 3 、（ ）用于设置x轴刻度位置和标签。 A. xlabel() B. xticks() C. xlim() D. axis() 答案：B 解析：xticks()用于设置x轴刻度的位置和对应的标签。 随堂练习 六 4 、在matplotlib中，用于创建新图形的函数是（ ） A. plot() B. figure() C. show() D. subplot() 答案：B 解析：figure()用于创建一个新的图形窗口或激活已有图形。 随堂练习 六 5 、（多项选择题）（ ）是plt.pie()常用的参数？ A. explode B. labels C. autopct D. startangle 答案：ABCD 解析：explode（分离度）、labels（标签）、autopct（百分比格式）、startangle（起始角度）都是pie()常用参数。 随堂练习 六 6 、（多项选择题）下列（ ）方式可以安装matplotlib库？ A. pip install matplotlib B. 在PyCharm解释器中安装 C. conda install matplotlib D. 直接复制文件 答案：ABC 解析：可以通过pip、conda或IDE内置工具安装，直接复制文件不是正确安装方式。 随堂练习 六 7、(是非选择题)next(reader)函数用于读取CSV文件的最后一行。 A.正确 B.错误 答案：B 解析：next(reader)读取下一行，常用于跳过表头。 随堂练习 六 8、(是非选择题)savefig()函数必须在show()之后调用才能保存图片。 A.正确 B.错误 答案：B 解析：savefig()应在show()之前调用，否则可能保存空白图片。 随堂练习 六 9、matplotlib可以与 、 等 无缝集成，为数据分析师和科学家提供了从 到 的完整解决方案。 答案：Numpy Pandas 数据处理库 数据处理 可视化 解析：matplotlib可以与Numpy、Pandas等数据处理库无缝集成，为数据分析师和科学家提供了从数据处理到可视化的完整解决方案。 课堂小结 七 谢谢 $