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《大数据可视化》教案
(学年第学期)
课程名称: 大数据可视化
所属专业: 大数据技术
所属系部: 计算机与软件技术系授课班级:
课程总学时: 48任课教师:
PAGE
PAGE1
序号:1
一、教学分析
课题名称
Matplotlib入门
课程
大数据可视化
系部
计算机与软件技术系
任课教师
教材
《大数据可视化技术》
课题类型
理论+实践课
课时
2课时
地点
实训机房
班级
内容提要与时间分配:
1、学习目标
素质目标
小组协作能力
问题处理能力
知识目标
了解Matplotlib
Matplotlib基本用法
Matplotlib常用设置
技能目标
掌握Matplotlib基本用法
绘制Matplotlibplot函数
掌握Matplotlib画布设置
掌握Matplotlib标题设置
掌握Matplotlib坐标轴设置
掌握Matplotlib图例设置
掌握Matplotlib标注设置
掌握Matplotlib能见度设置
掌握Matplotlib注释设置
掌握Matplotlib边距设置
2、教学内容
内容布置:
Matplotlib基本用法
Matplotlib中绘图函数
Matplotlib画布设置
Matplotlib图表标题设置
Matplotlib坐标轴设置
Matplotlib图例设置
MatplotlibAnnotation标注设置
Matplotlibtick能见度设置
Matplotlib注释设置
Matplotlib图表与画布边缘边距设置
内容引入:进入第一个可视化库的学习
知识讲解:
Matplotlib简介
Matplotlib基本用法
Matplotlib绘图函数
Matplotlib画布设置
Matplotlib图表标题设置
Matplotlib坐标轴设置
Matplotlib图例设置
MatplotlibAnnotation标注设置
Matplotlibtick能见度设置
Matplotlib注释设置
Matplotlib图表与画布边缘边距设置
项目实施:
Matplotlib基本用法
Matplotlib绘图函数
Matplotlib画布设置
Matplotlib图表标题设置
Matplotlib坐标轴设置
Matplotlib图例设置
MatplotlibAnnotation标注设置
Matplotlibtick能见度设置
Matplotlib注释设置
Matplotlib图表与画布边缘边距设置
内容总结:总结本节课程中遇到的问题,并对涉及到的知识点进行梳理
3、本次课程内容特点:
本堂课作为大数据可视化的核心内容,Matplotlib的入门课程,从Matplotlib的产生、发展背景、常用场景、安装等开始逐步进阶到画第一幅图,以及众多Matplotlib绘图参数设置,内容深入浅出,理论与实践相结合。首先通过实例向同学们展示Matplotlib在大数据可视化中的特点,引用案例,介绍目前生活中Matplotlib的应用场景,介绍目前Matplotlib的发展前景,提高学生学习兴趣,最终将Matplotlib体系呈现给学生,全面了解Matplotlib的作用以及优势。
本课程需要学生勤动手,代码量较大,书读百遍其义自见。
4、教学重点与难点
重点:Matplotlib参数设置
难点:Matplotlib基本用法、参数设置
5、学情分析
1、学生在学习本课程之前已掌握了可视化的基础知识,包括可视化有哪些图表组成,但对Matplotlib并不熟悉。
6、教学设计
基本原则:
1、将教学内容与信息资源进行有机整合,利用实训平台创造一个同时具备项目式体验功能、教学实施功能、学习效果评测功能和实时互动交流功能的多功能信息化教学环境。
2、充分利用教材、学习通教学平台、多媒体课件和实训室等信息化教学手段,调动学
生积极性和主动性,促进学生自主学习和主动学习。
7、教学方法、手段:
1、案例教学法:本情境教学开始引入可视化案例,引出课程目标及重点和难点。
2、过程互动教学法:教学过程中使学生积极回答问题,小组内展开讨论,并组间进行分享。
3、“任务驱动”法,下发随堂任务,由学生独立完成,教师当堂进行考核和讲评,解决学
生遇到的问题,并就共性问题进行点评。
8、课程内容与时间分配
环节一:课程回顾(5分钟)
环节二:Matplotlib简介(5分钟)
环节三:Matplotlib安装(5分钟)
环节四:Matplotlib中绘图函数(5分钟)
环节五:Matplotlib画布设置(5分钟)
环节六:Matplotlib图表标题设置(5分钟)
环节七:Matplotlib坐标轴设置(10分钟)
环节八:Matplotlib图例设置(10分钟)
环节九:Matplot
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