《深度学习及应用》教学和实验大纲 一、课程基本信息 课程代码:18110263 课程名称:深度学习及应用 英文名称:Deeplearning and application 课程类别:专业课 课程模块: 课程性质:选修 学时:48 学分:3 适用专业:人工智能 先修课程:《机器学习》、《线性代数》、《高等数学》 二、课程简介 通过本课程的学习,使得学生能够理解深度学习的编程模式,熟练运用 pytorch内置函数解决实际问题,熟练掌握掌握numpy数组运算和矩阵运算、 pandas基本数据结构以及数据分析与处理、深度学习基本算法原理以及sklearn 实现、阳tplot1ib数据可视化与科学计算可视化。能够根据问题性质和特点选 择合适的机器学习算法,能够根据数据特点选择合适的可视化方式 三、课程性质与教学目的 本课程的教学目标主要讲解当前主流的pytorch框架以及与第三方技术整 合开发实战内容。 通过本课程的学习,学生能够理解并掌握深度学习开发技术,掌握深度学习 的基础知识,同时能够掌握pytorch、matplotlib与常用第三方技术的整合实现 实际开发中的业务需求等。 四、教学内容及要求 第1章Python开发环境搭建与编码规范 1.1 Python开发环境搭建与使用
《深度学习及应用》教学和实验大纲 一、课程基本信息 课程代码:18110263 课程名称:深度学习及应用 英文名称: Deeplearning and application 课程类别:专业课 课程模块: 课程性质:选修 学 时:48 学 分:3 适用专业:人工智能 先修课程:《机器学习》、《线性代数》、《高等数学》 二、课程简介 通过本课程的学习,使得学生能够理解深度学习的编程模式,熟练运用 pytorch 内置函数解决实际问题,熟练掌握掌握 numpy 数组运算和矩阵运算、 pandas 基本数据结构以及数据分析与处理、深度学习基本算法原理以及 sklearn 实现、matplotlib 数据可视化与科学计算可视化。能够根据问题性质和特点选 择合适的机器学习算法,能够根据数据特点选择合适的可视化方式 三、课程性质与教学目的 本课程的教学目标主要讲解当前主流的 pytorch 框架以及与第三方技术整 合开发实战内容。 通过本课程的学习,学生能够理解并掌握深度学习开发技术,掌握深度学习 的基础知识,同时能够掌握 pytorch、matplotlib 与常用第三方技术的整合实现 实际开发中的业务需求等。 四、教学内容及要求 第 1 章 Python 开发环境搭建与编码规范 1.1 Python 开发环境搭建与使用
教学内容:在Python官方网站下载安装包并安装,下载并安装Anaconda3, IDLE、Jupyter Notebook、Spyder简单使用,使用pip和conda命令安装扩展 库。 重点、难点:系统环境变量path的设置,安装扩展库。 l.2 Python编码规范 教学内容:缩进对业务逻辑的影响,变量命名规则。 重点、难点:缩进的作用。 1.3标准库、扩展库对象的导入与使用 教学内容:导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别,导入标准库和扩 展库的顺序。 重点、难点:导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别 在介绍深度学习基本概念时,要让学生认识到软件不单纯指的是运行在计算机上的程 序,还包括其相关规程、规则、以及可能有的文件文档及数据。软件开发涉及有知识产权 保护等内容,引导学生尊重知识产权,尊重别人的劳动同样也使自己的劳动得到认可。教 育学生树立正确的价值观,在未来的工作中有良好的职业道德和法律意识。 第2章数据类型、运算符与内置函数 2.1常用内置数据类型 教学内容:整数、实数、复数、列表、元组、字典、集合、字符串等常用数 据类型。 重点、难点:数字大小没有限制,实数计算会有误差,字典的键和集合中的 元素不允许重复并且必须为不可变类型的数据,包含一个元素的元组必须有逗 号。 2.2运算符与表达式 教学内容:算术运算符、关系运算符、成员测试运算符、集合运算符、逻辑 运算符】 重点、难点:关系运算符可以连用,关系运算符、成员测试运算符和逻辑运 算符具有惰性求值的特点,列表、元组、字符串比较大小时逐个比较其中的元素 大小直至得出确定的结论,关系运算符作用于集合时表示集合的包含关系而不关 心元素大小
教学内容:在 Python 官方网站下载安装包并安装,下载并安装 Anaconda3, IDLE、Jupyter Notebook、Spyder 简单使用,使用 pip 和 conda 命令安装扩展 库。 重点、难点:系统环境变量 path 的设置,安装扩展库。 1.2 Python 编码规范 教学内容:缩进对业务逻辑的影响,变量命名规则。 重点、难点:缩进的作用。 1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用 教学内容:导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别,导入标准库和扩 展库的顺序。 重点、难点:导入标准库与扩展库对象的几种形式及其区别。 在介绍深度学习基本概念时,要让学生认识到软件不单纯指的是运行在计算机上的程 序,还包括其相关规程、规则、以及可能有的文件文档及数据。软件开发涉及有知识产权 保护等内容,引导学生尊重知识产权,尊重别人的劳动同样也使自己的劳动得到认可。教 育学生树立正确的价值观,在未来的工作中有良好的职业道德和法律意识。 第 2 章 数据类型、运算符与内置函数 2.1 常用内置数据类型 教学内容:整数、实数、复数、列表、元组、字典、集合、字符串等常用数 据类型。 重点、难点:数字大小没有限制,实数计算会有误差,字典的键和集合中的 元素不允许重复并且必须为不可变类型的数据,包含一个元素的元组必须有逗 号。 2.2 运算符与表达式 教学内容:算术运算符、关系运算符、成员测试运算符、集合运算符、逻辑 运算符。 重点、难点:关系运算符可以连用,关系运算符、成员测试运算符和逻辑运 算符具有惰性求值的特点,列表、元组、字符串比较大小时逐个比较其中的元素 大小直至得出确定的结论,关系运算符作用于集合时表示集合的包含关系而不关 心元素大小
2.3常用内置函数 教学内容:类型转换、最大值、最小值、元素数量、求和、排序、逆序、基 本输入输出、range(0、zip0、map0、reduce0、filter(0。 重点、难点:内置函数max0、minO、sorted()的key参数可以用来指定 排序规则,range()函数限定的是左闭右开区间,函数式编程模式。 2.4综合应用与例题解析 第3章列表、元组、字典、集合与字符申 3.1列表与列表推导式 教学内容:创建列表、使用下标访问列表中的元素、列表常用方法、列表推 导式、切片操作。 重点、难点:列表、元组、字符串的下标可以是负数,列表推导式,切片限 定的是左闭右开区间。 3.2元组与生成器表达式 教学内容:元组与列表的区别、生成器表达式、序列解包。 重点、难点:生成器表达式具有惰性求值特点,并且其中的元素只能使用 次,序列解包要求等号两侧值的数量和变量的数量必须相等。 3.3字典 教学内容:字典元素访问、字典元素修改、添加与删除。 重点、难点:字典的键可以作为下标,字典的gt0方法,使用字典的键作 为下标的赋值语句的两种含义。 3.4集合 教学内容:集合概述、集合常用方法。 重点、难点:集合常用方法。 3.5字符串常用方法 教学内容:encode()、format0、index0、rindex()、count(0、replace0、 maketrans0、translate()、1just0、rjust0、center0、split0、rsplit0、 join0、lower0、upper0、capitalize0、title0、swapcase0、startswith0、 endswith0、strip0、rstrip0、lstrip0
2.3 常用内置函数 教学内容:类型转换、最大值、最小值、元素数量、求和、排序、逆序、基 本输入输出、range()、zip()、map()、reduce()、filter()。 重点、难点:内置函数 max()、min()、sorted()的 key 参数可以用来指定 排序规则,range()函数限定的是左闭右开区间,函数式编程模式。 2.4 综合应用与例题解析 第 3 章 列表、元组、字典、集合与字符串 3.1 列表与列表推导式 教学内容:创建列表、使用下标访问列表中的元素、列表常用方法、列表推 导式、切片操作。 重点、难点:列表、元组、字符串的下标可以是负数,列表推导式,切片限 定的是左闭右开区间。 3.2 元组与生成器表达式 教学内容:元组与列表的区别、生成器表达式、序列解包。 重点、难点:生成器表达式具有惰性求值特点,并且其中的元素只能使用一 次,序列解包要求等号两侧值的数量和变量的数量必须相等。 3.3 字典 教学内容:字典元素访问、字典元素修改、添加与删除。 重点、难点:字典的键可以作为下标,字典的 get()方法,使用字典的键作 为下标的赋值语句的两种含义。 3.4 集合 教学内容:集合概述、集合常用方法。 重点、难点:集合常用方法。 3.5 字符串常用方法 教学内容:encode()、format()、index()、rindex()、count()、replace()、 maketrans()、translate()、ljust()、rjust()、center()、split()、rsplit()、 join()、lower()、upper()、capitalize()、title()、swapcase()、startswith()、 endswith()、strip()、rstrip()、lstrip()
重点、难点:字符串方法返回新的字符串或字节串,不对原字符串进行修改。 3.6综合应用与例题解析 第4章选择结构、循环结构、函数定义与使用 4.1选择结构 教学内容:条件表达式、单分支选择结构、双分支选择结构、嵌套的分支结 构。 重点、难点:条件表达式与True、False的等价关系,嵌套选择结构的代码 缩进。 4.2循环结构 教学内容:for循环、hile循环、break与continue语句。 重点、难点:带else的for循环和while循环执行逻辑以及break语句的 作用。 4.3函数定义与使用 教学内容:函数定义基本语法、lambda表达式、递归函数、生成器函数、 位置参数、默认值参数、关键参数、可变长度参数、变量作用域。 重点、难点:lambda表达式功能与适用场合,默认值参数,可变长度参数 的两种形式,变量作用域。 4.4综合应用与例题解析 第5章文件操作 5.1文件操作基础 教学内容:内置函数open()、文件对象常用方法、上下文管理语句with。 重点、难点:读写文件时会自动移动文件指针,读写文本文件时一定要注意 编码格式。 5.2JON文件操作 教学内容:json模块的函数。 重点、难点:separators参数的作用。 5.3CSV文件操作
重点、难点:字符串方法返回新的字符串或字节串,不对原字符串进行修改。 3.6 综合应用与例题解析 第 4 章 选择结构、循环结构、函数定义与使用 4.1 选择结构 教学内容:条件表达式、单分支选择结构、双分支选择结构、嵌套的分支结 构。 重点、难点:条件表达式与 True、False 的等价关系,嵌套选择结构的代码 缩进。 4.2 循环结构 教学内容:for 循环、while 循环、break 与 continue 语句。 重点、难点:带 else 的 for 循环和 while 循环执行逻辑以及 break 语句的 作用。 4.3 函数定义与使用 教学内容:函数定义基本语法、lambda 表达式、递归函数、生成器函数、 位置参数、默认值参数、关键参数、可变长度参数、变量作用域。 重点、难点:lambda 表达式功能与适用场合,默认值参数,可变长度参数 的两种形式,变量作用域。 4.4 综合应用与例题解析 第 5 章 文件操作 5.1 文件操作基础 教学内容:内置函数 open()、文件对象常用方法、上下文管理语句 with。 重点、难点:读写文件时会自动移动文件指针,读写文本文件时一定要注意 编码格式。 5.2 JSON 文件操作 教学内容:json 模块的函数。 重点、难点:separators 参数的作用。 5.3 CSV 文件操作
教学内容:csv模块的用法。 重点、难点:编码格式的彩响, 5.4Word、Excel、PowerPoint文件操作实战 教学内容:Word、Excel、.PowerPoint文件的内容读取 重点、难点:python--docx、openpyxl、python--pptx扩展库的安装及其用 法。 第6章numpy数组与矩阵运算 6.1 numpy数组及其运算 教学内容:创建数组、测试两个数组的对应元素是否足够接近、修改数组中 的元素值、数组与标量的运算、数组与数组的运算、数组排序、数组的内积运算、 访问数组中的元素、数组对函数运算的支持、改变数组形状、数组布尔运算、分 段函数、数组堆叠与合并。 重点、难点:数组与标量的运算,相同形状的数组之间的运算,函数对数组 的运算,数组布尔运算,分段函数 6.2矩阵生成与常用操作 教学内容:生成矩阵、矩阵转置、查看矩阵特征、矩阵乘法、计算相关系数 矩阵、计算方差、协方差、标准差。 重点、难点:矩阵与数组的区别。 6.3计算特征值与特征向量 教学内容:矩阵特征值与特征向量的含义,eigO函数。 重点、难点:矩阵特征值与特征向量的含义。 6.4计算逆矩阵 教学内容:逆矩阵的计算,invO函数。 重点、难点:不是所有矩阵都有逆矩阵 6.5求解线性方程组 教学内容:solve0函数。 6.6计算向量和矩阵的范数 教学内容:范数的定义与含义,form0函数
教学内容:csv 模块的用法。 重点、难点:编码格式的影响, 5.4 Word、Excel、PowerPoint 文件操作实战 教学内容:Word、Excel、PowerPoint 文件的内容读取。 重点、难点:python-docx、openpyxl、python-pptx 扩展库的安装及其用 法。 第 6 章 numpy 数组与矩阵运算 6.1 numpy 数组及其运算 教学内容:创建数组、测试两个数组的对应元素是否足够接近、修改数组中 的元素值、数组与标量的运算、数组与数组的运算、数组排序、数组的内积运算、 访问数组中的元素、数组对函数运算的支持、改变数组形状、数组布尔运算、分 段函数、数组堆叠与合并。 重点、难点:数组与标量的运算,相同形状的数组之间的运算,函数对数组 的运算,数组布尔运算,分段函数。 6.2 矩阵生成与常用操作 教学内容:生成矩阵、矩阵转置、查看矩阵特征、矩阵乘法、计算相关系数 矩阵、计算方差、协方差、标准差。 重点、难点:矩阵与数组的区别。 6.3 计算特征值与特征向量 教学内容:矩阵特征值与特征向量的含义,eig()函数。 重点、难点:矩阵特征值与特征向量的含义。 6.4 计算逆矩阵 教学内容:逆矩阵的计算,inv()函数。 重点、难点:不是所有矩阵都有逆矩阵。 6.5 求解线性方程组 教学内容:solve()函数。 6.6 计算向量和矩阵的范数 教学内容:范数的定义与含义,form()函数
重点、难点:向量范数与矩阵范数的区别。 6.7奇异值分解 教学内容:奇异值的定义,奇异值分解,svd0函数。 重点、难点:奇异值的定义,奇异值分解的意义 6.8函数向量化 教学内容:普通函数向量化 在介绍深度学习框架时,引入习总书记在中共中央政治局就实施网络强国战略进行第 三十六次集体学习时的讲话:“要紧紧牵住核心技术自主创新这个牛鼻子',抓紧突破网络 发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术,加快推进国产自主可控替代计划,构 建安全可控的信息技术体系。要或革科技研发投入产出机制和科研成果转化机制,实施网 络信息领域核心技术设备攻坚战略,推动高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、 操作系统等研发和应用取得重大突破”,从而进一步引入华为的叶划,以及阿里的飞天操 作系统。 第7章pandas数据分析实战 7.1 pandas常用数据类型 教学内容:一维数组与常用操作、时间序列与常用操作、二维数组 DataFrame。 重点、难点:时间序列与常用操作。 7.2 DataFrame数据处理与分析实战 教学内容:读取Excl文件中的数据、筛选符合特定条件的数据、查看数据 特征和统计信息、按不同标准对数据排序、使用分组与聚合对员工业绩进行汇总、 处理超市交易数据中的异常值、处理超市交易数据中的缺失值、处理超市交易数 据中的重复值、使用数据差分查看员工业绩波动情况、使用透视表与交叉表查看 业绩汇总数据、使用重采样技术按时间段查看员工业绩、多索引相关技术与操作、 使用标准差与协方差分析员工业绩、使用pandas的属性接口实现高级功能、绘 制各员工在不同柜台业绩平均值的柱状图、查看DataFrame的内存占用情况、数 据拆分与合并。 重点、难点:sort_index(0、sort_values0、groupby0、fillna()、diff() pivot0、crosstab()、resample(0等函数或方法的用法,聚合函数的作用,属 性接口
重点、难点:向量范数与矩阵范数的区别。 6.7 奇异值分解 教学内容:奇异值的定义,奇异值分解,svd()函数。 重点、难点:奇异值的定义,奇异值分解的意义。 6.8 函数向量化 教学内容:普通函数向量化。 在介绍深度学习框架时,引入习总书记在中共中央政治局就实施网络强国战略进行第 三十六次集体学习时的讲话:“要紧紧牵住核心技术自主创新这个‘牛鼻子’,抓紧突破网络 发展的前沿技术和具有国际竞争力的关键核心技术,加快推进国产自主可控替代计划,构 建安全可控的信息技术体系。要改革科技研发投入产出机制和科研成果转化机制,实施网 络信息领域核心技术设备攻坚战略,推动高性能计算、移动通信、量子通信、核心芯片、 操作系统等研发和应用取得重大突破”,从而进一步引入华为的 B计划,以及阿里的飞天操 作系统。 第 7 章 pandas 数据分析实战 7.1 pandas 常用数据类型 教学内容 : 一维数组与常用操作、时间序列与常用操作、二维数组 DataFrame。 重点、难点:时间序列与常用操作。 7.2 DataFrame 数据处理与分析实战 教学内容:读取 Excel 文件中的数据、筛选符合特定条件的数据、查看数据 特征和统计信息、按不同标准对数据排序、使用分组与聚合对员工业绩进行汇总、 处理超市交易数据中的异常值、处理超市交易数据中的缺失值、处理超市交易数 据中的重复值、使用数据差分查看员工业绩波动情况、使用透视表与交叉表查看 业绩汇总数据、使用重采样技术按时间段查看员工业绩、多索引相关技术与操作、 使用标准差与协方差分析员工业绩、使用 pandas 的属性接口实现高级功能、绘 制各员工在不同柜台业绩平均值的柱状图、查看 DataFrame 的内存占用情况、数 据拆分与合并。 重点、难点:sort_index()、sort_values()、groupby()、fillna()、diff()、 pivot()、crosstab()、resample()等函数或方法的用法,聚合函数的作用,属 性接口
第8章sklearn机器学习实战 8.1机器学习基本概念 教学内容:样本、特征、特征向量、目标、偏差、方差、拟合、过拟合、数 据泄露、有监督学习、半监督学习、无监督学习、分类器、聚类器、离群点检测 器、预测器、损失函数、泛化、正则化等基本概念。 8.2机器学习库sklearn简介 教学内容:扩展库sklearn常用模块与对象,如何选择合适的模型和算法。 8.3线性回归算法原理与应用 教学内容:线性回归模型原理、sklearn中线性回归模型的简单应用、岭回 归原理与sklearn实现、套索回归Lasso基本原理与sklearn实现、弹性网络基 本原理与sklearn实现、使用线性回归模型预测儿童身高。 重点、难点:岭回归、套索回归、弹性网络的区别,正则化的作用。 8.4逻辑回归算法原理与应用 教学内容:逻辑回归算法原理与sklearn实现、使用逻辑回归算法预测考试 能否及格。 重点、难点:逻辑回归算法算法与sklearn实现。 8.5朴素贝叶斯算法原理与应用 教学内容:朴素贝叶斯算法基本概念、朴素贝叶斯算法分类原理与sklearn 实现、使用朴素贝叶斯算法对中文邮件进行分类。 重点、难点:朴素贝叶斯算法分类原理与sklearn实现,中文分词,特征向 量的构造。 8.6决策树与随机森林算法应用 教学内容:决策树算法基本概念、原理与sklearn实现、随机森林算法原理 与sklearn实现、使用决策树算法判断学员的Python水平。 重点、难点:决策树与随机森林算法基本原理。 8.7支持向量机算法原理与应用 教学内容:支持向量机算法基本原理与sklearn实现、使用支持向量机对手 写数字图像进行分类
第 8 章 sklearn 机器学习实战 8.1 机器学习基本概念 教学内容:样本、特征、特征向量、目标、偏差、方差、拟合、过拟合、数 据泄露、有监督学习、半监督学习、无监督学习、分类器、聚类器、离群点检测 器、预测器、损失函数、泛化、正则化等基本概念。 8.2 机器学习库 sklearn 简介 教学内容:扩展库 sklearn 常用模块与对象,如何选择合适的模型和算法。 8.3 线性回归算法原理与应用 教学内容:线性回归模型原理、sklearn 中线性回归模型的简单应用、岭回 归原理与 sklearn 实现、套索回归 Lasso 基本原理与 sklearn 实现、弹性网络基 本原理与 sklearn 实现、使用线性回归模型预测儿童身高。 重点、难点:岭回归、套索回归、弹性网络的区别,正则化的作用。 8.4 逻辑回归算法原理与应用 教学内容:逻辑回归算法原理与 sklearn 实现、使用逻辑回归算法预测考试 能否及格。 重点、难点:逻辑回归算法算法与 sklearn 实现。 8.5 朴素贝叶斯算法原理与应用 教学内容:朴素贝叶斯算法基本概念、朴素贝叶斯算法分类原理与 sklearn 实现、使用朴素贝叶斯算法对中文邮件进行分类。 重点、难点:朴素贝叶斯算法分类原理与 sklearn 实现,中文分词,特征向 量的构造。 8.6 决策树与随机森林算法应用 教学内容:决策树算法基本概念、原理与 sklearn 实现、随机森林算法原理 与 sklearn 实现、使用决策树算法判断学员的 Python 水平。 重点、难点:决策树与随机森林算法基本原理。 8.7 支持向量机算法原理与应用 教学内容:支持向量机算法基本原理与 sklearn 实现、使用支持向量机对手 写数字图像进行分类
重点、难点:支持向量机算法基本原理及参数含义,图像文件内容的读取。 8.8KNN算法原理与应用 教学内容:KNN算法基本原理与sklearn实现、使用KNN算法判断交通工具 类型。 重点、难点:KN算法基本原理。 8.9 KMeans聚类算法原理与应用 教学内容:KMeans聚类算法基本原理与sklearn实现、使用KMeans算法压 缩图像颜色。 重点、难点:KMeans聚类算法基本原理。 8.10分层聚类算法原理与应用 教学内容:分层聚类算法原理与应用。 8.11 DBSCAN算法原理与应用 教学内容:核心样本、边界样本、噪声样本、密度可达等基本概念,DBSCAN 算法原理与应用。 重点、难点:DBSCAN算法原理。 8.12使用协同过滤算法进行电影推荐 教学内容:协同过滤算法原理,电影推荐。 重点、难点:协同过滤算法。 8.13关联规则分析原理与应用 教学内容:关联规则分析原理与基本概念、使用关联规则分析演员关系。 重点、难点:关联规则分析原理。 8.14数据降维 教学内容:数据降维的作用,主成分分析基本原理。 重点、难点:主成分分析原理。 8.15交叉验证与网格搜索 教学内容:使用交叉验证评估模型泛化能力、使用网格搜索确定模型最佳参 数。 重点、难点:cros5_val-score()函数与GridSearchCV类的用法 对于复杂的实训任务,学生在实现方案和调试程序时一定会碰到困难,鼓励学生不要 气樱,多角度寻求解决方素,所谓山重水复疑无略,柳暗花明又一村”,个人的成长、人
重点、难点:支持向量机算法基本原理及参数含义,图像文件内容的读取。 8.8 KNN 算法原理与应用 教学内容:KNN 算法基本原理与 sklearn 实现、使用 KNN 算法判断交通工具 类型。 重点、难点:KNN 算法基本原理。 8.9 KMeans 聚类算法原理与应用 教学内容:KMeans 聚类算法基本原理与 sklearn 实现、使用 KMeans 算法压 缩图像颜色。 重点、难点:KMeans 聚类算法基本原理。 8.10 分层聚类算法原理与应用 教学内容:分层聚类算法原理与应用。 8.11 DBSCAN 算法原理与应用 教学内容:核心样本、边界样本、噪声样本、密度可达等基本概念,DBSCAN 算法原理与应用。 重点、难点:DBSCAN 算法原理。 8.12 使用协同过滤算法进行电影推荐 教学内容:协同过滤算法原理,电影推荐。 重点、难点:协同过滤算法。 8.13 关联规则分析原理与应用 教学内容:关联规则分析原理与基本概念、使用关联规则分析演员关系。 重点、难点:关联规则分析原理。 8.14 数据降维 教学内容:数据降维的作用,主成分分析基本原理。 重点、难点:主成分分析原理。 8.15 交叉验证与网格搜索 教学内容:使用交叉验证评估模型泛化能力、使用网格搜索确定模型最佳参 数。 重点、难点:cross_val_score()函数与 GridSearchCV 类的用法。 对于复杂的实训任务,学生在实现方案和调试程序时一定会碰到困难,鼓励学生不要 气馁,多角度寻求解决方案,所谓“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”,个人的成长、人
类的进步、社会的发展都有可能出现挫折、迁回和倒逼,却阻挡不了总体向前的趋势,通 过德育加以引导和总结,不仅教给学生一些做人的道理,更从德育的层面引导学生思考问 题的方式要灵活而不僵化,要学会辨证地看问题,同时也强化了学生对知识的理解和记忆。 第9章matplot1ib数据可视化实战 9.1数据可视化库matplotlib基础 教学内容:matplotlib扩展库安装,matplotlib绘图一般过程 重点、难点:matplotlib扩展库安装。 9.2绘制折线图实战 教学内容:折线图绘制原理,折线图适用场景,商场优惠活动商场收益、顾 客节省情况折线图,烧烤店营业额折线图,plot()函数。 重点、难点:plot0函数参数含义。 9.3绘制散点图实战 教学内容:散点图绘制原理,散点图适用场景,烧烤店营业额展示,商场内 手机信号强度展示,scatter0函数。 重点、难点:scatter()函数参数含义。 9.4绘制柱状图实战 教学内容:柱状图绘制原理,柱状图适用场景,商场各部门业绩展示,烧烤 店营业额柱状图展示,集体过马路方式柱状图展示,barO函数参数含义。 重点、难点:bar0函数参数含义。 9.5绘制饼状图实战 教学内容:饼状图绘制原理,饼状图适用场景,学生成绩饼状图展示,pe0 函数参数含义。 重点、难点:pieO函数参数含义。 9.6绘制雷达图实战 教学内容:雷达图绘制原理,雷达图适用场景,学生成绩分布雷达图展示, 家庭开支雷达图展示,polar0函数参数含义。 重点、难点:polar()函数参数含义。 9.7绘制三维图形实战
类的进步、社会的发展都有可能出现挫折、迂回和倒退,却阻挡不了总体向前的趋势,通 过德育加以引导和总结,不仅教给学生一些做人的道理,更从德育的层面引导学生思考问 题的方式要灵活而不僵化,要学会辨证地看问题,同时也强化了学生对知识的理解和记忆。 第 9 章 matplotlib 数据可视化实战 9.1 数据可视化库 matplotlib 基础 教学内容:matplotlib 扩展库安装,matplotlib 绘图一般过程。 重点、难点:matplotlib 扩展库安装。 9.2 绘制折线图实战 教学内容:折线图绘制原理,折线图适用场景,商场优惠活动商场收益、顾 客节省情况折线图,烧烤店营业额折线图,plot()函数。 重点、难点:plot()函数参数含义。 9.3 绘制散点图实战 教学内容:散点图绘制原理,散点图适用场景,烧烤店营业额展示,商场内 手机信号强度展示,scatter()函数。 重点、难点:scatter()函数参数含义。 9.4 绘制柱状图实战 教学内容:柱状图绘制原理,柱状图适用场景,商场各部门业绩展示,烧烤 店营业额柱状图展示,集体过马路方式柱状图展示,bar()函数参数含义。 重点、难点:bar()函数参数含义。 9.5 绘制饼状图实战 教学内容:饼状图绘制原理,饼状图适用场景,学生成绩饼状图展示,pie() 函数参数含义。 重点、难点:pie()函数参数含义。 9.6 绘制雷达图实战 教学内容:雷达图绘制原理,雷达图适用场景,学生成绩分布雷达图展示, 家庭开支雷达图展示,polar()函数参数含义。 重点、难点:polar()函数参数含义。 9.7 绘制三维图形实战
教学内容:三维图形绘制原理,三维折线图与曲面图绘制,三维柱状图绘制, 三维散点图绘制。 重点、难点:三维图形绘制原理。 9.8绘图区域切分实战 教学内容:绘图区域切分原理,创建三维子图,subplot0函数参数含义。 重点、难点:subplot()函数参数含义。 9.9设置图例样式实战 教学内容:图例的作用,legend0函数参数含义,图例位置、背景色、分栏 等样式设置。 重点、难点:legend0函数参数含义。 9.10事件响应与处理实战 教学内容:鼠标进入、移动、离开等事件的响应与处理方式,定时器事件响 应与处理,组件单击事件响应与处理,创建动画。 重点、难点:不同类型事件的定义,apl_connect(O函数的使用。 9.11填充图形 教学内容:fill0和fill_between0函数参数含义。 9.12保存绘图结果 教学内容:savefig()函数参数含义,dpi设置,图像文件格式设置 六、各教学环节学时分配 课时分配表1(48+16学时) 章节名称 课堂学时实验学时课外学时 第1章Python开发环境搭建与2 编码规范 第2章数据类型、运算符与内置 函数 第3章列表、元组、字典、集合4 6 与字符串 第4章选择结构、循环结构、函4 数定义与使用 第5章文件操作 第6章numpy数组与矩阵运算 6
教学内容:三维图形绘制原理,三维折线图与曲面图绘制,三维柱状图绘制, 三维散点图绘制。 重点、难点:三维图形绘制原理。 9.8 绘图区域切分实战 教学内容:绘图区域切分原理,创建三维子图,subplot()函数参数含义。 重点、难点:subplot()函数参数含义。 9.9 设置图例样式实战 教学内容:图例的作用,legend()函数参数含义,图例位置、背景色、分栏 等样式设置。 重点、难点:legend()函数参数含义。 9.10 事件响应与处理实战 教学内容:鼠标进入、移动、离开等事件的响应与处理方式,定时器事件响 应与处理,组件单击事件响应与处理,创建动画。 重点、难点:不同类型事件的定义,mpl_connect()函数的使用。 9.11 填充图形 教学内容:fill()和 fill_between()函数参数含义。 9.12 保存绘图结果 教学内容:savefig()函数参数含义,dpi 设置,图像文件格式设置。 六、各教学环节学时分配 课时分配表 1(48+16 学时) 章 节 名 称 课堂学时 实验学时 课外学时 第 1 章 Python 开发环境搭建与 编码规范 2 2 第 2 章 数据类型、运算符与内置 函数 4 6 第 3 章 列表、元组、字典、集合 与字符串 4 6 第 4 章 选择结构、循环结构、函 数定义与使用 4 6 第 5 章 文件操作 2 2 第 6 章 numpy 数组与矩阵运算 6 4 6