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《数据可视化技术》实验教学大纲
一、课程基本情况
课程代码:1041139087
课程名称:数据可视化技术 Data Visualization tecnology
课程类别:学科专业必修课程
总学分:3.5
总学时:56
实验/实践学时:24
适用专业:数据科学与大数据技术
适用对象:本科
先修课程:Pyton 编程
开课学院:计算机与信息工程学院
二、课程简介
《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。数据可视化是实现数据
价值的重要工具,数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等,可以快速理解数据
所代表的情况或趋势。通过该课程学习,从一些基础的可视化方法开始,逐渐延伸到可视化技术,
其目标是培养学生掌握数据可视化的技术,能够完成数据可视化处理工作。
本课程实验的目标是巩固和扩充课堂讲授的理论知识,培养学生科学实验的基本技能,加强
学生的实践动手能力、培养。通过实验学生可以掌握大数据可视化的基本操作方法,能够将所学
知识应用到解决复杂工程问题中,并能通过研究分析对结果进行优化。
三、实验项目及学时安排
实验 实验 每组 实验 对应的课程
序号 实验/实践项目名称
学时 类型 人数 要求 教学目标
1 Numpy 的基本操作 4 设计性 1 必做 2,3
2 Pandas 的基本操作 4 设计性 1 必做 2,3
3 tplotlibSeaborn 基本操作 2 设计性 1 必做 2,3
4 Pyecarts 的基本操作 2 设计性 1 必做 2,3
5 时间数据可视化 2 设计性 1 必做 2,3
6 比例数据可视化 2 设计性 1 必做 2,3
7 关系数据可视化 2 设计性 1 必做 2,3
8 文本数据可视化 2 设计性 1 必做 2,3
9 数据可视化中的交互 4 设计性 1 必做 2,3
合计 24
四、实验内容
实验一 Numpy 的基本操作
实验目的:
1.掌握 NumPy 的安装方法;
2.掌握 NumPy 的常见使用方法。
实验设备:
计算机
实验内容及步骤:
1.实验内容
(1)NumPy 的安装;
(2 )练习 ndarray 对象、数据类型、属性、创建数组、切片、索引、迭代、数组操作、
字符串函数、算术函数、统计函数、排序以及矩阵库的使用。
2.实验步骤
(1)进入 ttps:///~golke/pytonlibs/#numpy ;
(2 )根据 Pyton 版本下载对应的 numpy 的wl 文件;
(3 )进入到 wl 存档路径,输入下列指令安装:
pip install .wl,其中指 wl 文件名;
(4 )打开命令行窗口,输入指令练习创建数组、切片、索引、迭代、数组操作、字符
串函数、算术函数、统计函数、排序以及矩阵库;
(5 )编写上机实验报告。
实验二 Pandas 的基本操作
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