国开学习网[05067]《大数据技术概论》形考实验3:数据可视化(6学时)实验报告
实验3:数据可视化(6学时) |
作业要求 |
实验目的: 本实验旨在介绍如何使用 Python 编程语言进行数据可视化,以及使用常见的数据可视化库创建各种类型的图表和图形。 实验环境: Python 编程环境(建议使用Anaconda 或 Jupyter Notebook) 数据可视化库:Matplotlib 和 Seaborn 示例数据集(可以自行选择) 实验内容: 1. Python 数据可视化基础 了解数据可视化的基本概念和重要性。 熟悉 Python 编程语言的基础知识。 2. 数据可视化库介绍 介绍 Matplotlib 和 Seaborn 这两个常用的 Python 数据可视化库。 安装和配置库,导入必要的模块。 3. 创建基本图表 使用 Matplotlib 创建基本的图表,如折线图、柱状图和散点图。 自定义图表的标题、标签、颜色等属性。 4. 使用 Seaborn创建高级图表 使用 Seaborn 创建更复杂的图表,如箱线图、热力图和分布图。 探索 Seaborn 提供的样式和主题选项。 5. 数据可视化案例 选择一个示例数据集,例如 Iris 数据集或自行选择。 使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建多个图表,展示数据集的不同特征和关系。 6. 自定义图表和图形 添加图例、轴标签、注释等,以提高图表的可读性和吸引力。 设置图表尺寸、分辨率和保存图表为图像文件。 实验步骤: 步骤1:环境设置 确保已安装 Anaconda 或 Jupyter Notebook,并创建一个新的 Python 笔记本。 步骤2:导入库 在笔记本中导入 Matplotlib 和 Seaborn 库。 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 步骤3:创建图表 使用库提供的函数创建不同类型的图表,如折线图、柱状图等。 步骤4:自定义图表 添加图例、轴标签、标题等,根据需要自定义图表的外观。 步骤5:数据可视化案例 选择一个数据集,创建多个图表以展示数据的不同方面。 步骤6:保存图表 将生成的图表保存为图像文件,如 PNG 或 PDF。 实验要求: 请撰写一份实验报告,包括以下内容: 选定的数据集和分析目标的描述。 使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建的图表和图形的示例。 实验步骤的总结和截图。 对数据可视化结果的观察和分析。 |