《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
