Python數(shù)據(jù)分析與可視化項目實戰(zhàn) 教案 項目4 PyEcharts之數(shù)據(jù)可視化高階

***********學院教案課程名稱：Python數(shù)據(jù)分析與可視化項目實戰(zhàn)）授課班級：****************************************授課時間：***********學年第1學期第1周至第2周共16周總學時64-96周學時4-6任課教師：***************項目4PyEcharts之數(shù)據(jù)可視化高階一、教學設計課程名稱數(shù)據(jù)分析授課班級大數(shù)據(jù)2201、2202軟件2201、2202、2203、2204授課時數(shù)6學時授課人數(shù)人授課地點1304、1306授課方式教學做一體學習項目Pyecharts之數(shù)據(jù)可視化高階所選教材《Python數(shù)據(jù)分析與可視化實戰(zhàn)》教學內(nèi)容Pyecharts之數(shù)據(jù)可視化高階教學目標素質(zhì)目標培養(yǎng)對數(shù)據(jù)的敏感性和洞察力，能夠從大量數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。培養(yǎng)良好的數(shù)據(jù)分析思維和可視化設計能力，能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為吸引人的圖表故事。提高解決問題的能力，通過數(shù)據(jù)可視化幫助他人更好地理解復雜的數(shù)據(jù)問題，并提供有效的解決方案。知識目標理解數(shù)據(jù)可視化的概念和重要性。了解PyEcharts庫的基本原理和功能。熟悉PyEcharts的常用圖表類型及其參數(shù)設置。掌握使用Faker庫的安裝和使用方法。5.理解如何對圖表進行樣式和布局的個性化調(diào)整。能力目標能夠使用PyEcharts庫讀取、處理和展示多種類型的數(shù)據(jù)。2.能夠根據(jù)需求選擇合適的圖表類型，并靈活地設置其樣式和交互特性。3.能夠通過PyEcharts實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維呈現(xiàn)、趨勢分析和關聯(lián)性展示。教學重難點重點難點教學方法教法任務驅(qū)動教法、情景化教法、差異化教法、討論式教法學法自主式學習、協(xié)作式學習、體驗式學習、探究式學習PAGEPAGE9教學設計思路及知識導圖教學實施教學環(huán)節(jié)時間分配教學內(nèi)容及時間分配教學平臺資源課前課前導學1.完成課前學習問卷調(diào)查；2.觀看視頻；3.課前自學測試及問卷；課中項目介紹（5mins）在信息時代飛速發(fā)展的今天，每天都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，如何從這些海量數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)和獲取有用信息并直觀的展示出來，最常用的方法就是數(shù)據(jù)的可視化。數(shù)據(jù)可視化的方案有很多，可根據(jù)實際使用場景來選擇。在市場中，它幫助企業(yè)分析市場趨勢、消費者行為和產(chǎn)品銷售情況；在醫(yī)療領域，它用于監(jiān)測和分析流行病學數(shù)據(jù)、病人記錄和醫(yī)療資源分布；在城市規(guī)劃和交通領域，它幫助城市決策者分析人口密度、交通流量和資源利用情況，從而指導城市的發(fā)展和改善交通運輸系統(tǒng)；在環(huán)境保護與可持續(xù)發(fā)展中，數(shù)據(jù)可視化有助于監(jiān)測和評估環(huán)境參數(shù)，如氣候變化、空氣質(zhì)量和能源消耗。不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)可視化在各個領域都扮演著不可或缺的角色。Python中的PyEcharts不僅可以繪制基本的圖表，還可以繪制一些更加清晰、美觀、有效地傳達與溝通信息的樹形圖、3D圖表、熱力圖、地圖類的圖表。對于日常的python可視化過去用的都是Matplotlib可視化圖表，雖然可視化增加了效率，但仍然有不足之處，那就是無法交互的靜態(tài)式圖表。而今天介紹的Pyecharts是經(jīng)過網(wǎng)頁渲染的可視化、可交互的web頁面圖表，擁有更好的時間選擇或者維度選擇進行交互，從而得到動態(tài)圖表。任務準備（80mins）1安裝PyEcharts并體驗Echarts是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化JS庫，主要用于數(shù)據(jù)可視化。PyEcharts是一個用于生成Echarts圖表的類庫，使用PyEcharts可以生成獨立的網(wǎng)頁，也可以在flask、Django中集成使用。PyEcharts實際上就是Echarts與Python的對接。使用PyEcharts之前需要先安裝PyEcharts庫?？梢允褂妹睿簆ipinstallpyecharts，安裝完畢后，使用importpyecharts就可以繪制圖像了。2.1認識python造數(shù)神器-Faker庫在測試繪圖效果的過程中，大家通常會遇到一個問題，那就是如何快速批量的生成數(shù)據(jù)？為此Python提供了第三方庫Faker解決了這個問題。Faker是一個生成偽造數(shù)據(jù)的Python庫，通常用于測試或填充數(shù)據(jù)庫中的偽數(shù)據(jù)。使用Faker之前需要先安裝Faker庫，其安裝程序代碼為pipinstallfaker，運行界面如圖4-2所示。安裝好Faker庫后，可以通過fromfakerimportFaker，調(diào)用Faker()創(chuàng)建并初始化一個偽造的生成器，如：faker_zh=Faker()。2.2認識Faker自帶的數(shù)據(jù)集合在測試繪圖效果的過程中，大家通常會遇到一個問題，那就是如何快速批量的生成數(shù)據(jù)？為此Python提供了第三方庫Faker解決了這個問題。Faker是一個生成偽造數(shù)據(jù)的Python庫，通常用于測試或填充數(shù)據(jù)庫中的偽數(shù)據(jù)。使用Faker之前需要先安裝Faker庫，其安裝程序代碼為pipinstallfaker。任務分析及實現(xiàn)（75mins）3.1繪制儀表盤圖儀表盤形似汽車車速表、油表，屬于擬物化圖形，總體為一個圓形開口的表盤及分段刻度，可以比較直觀的向用戶展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。在儀表盤中都有顏色區(qū)分，不同的顏色表示不同的數(shù)據(jù)區(qū)間，也叫做臨界值。儀表盤圖的常用于項目實際完成率、銷售額比例、用戶轉(zhuǎn)化率等。繪制儀表盤圖，可以通過以下步驟：步驟1：創(chuàng)建儀表盤對象Gauge()步驟2：設置數(shù)據(jù)系列名稱及數(shù)據(jù)集；步驟3：設置圖表標題title；步驟4：通過render()方法將儀表盤渲染為html或者直使用render_notebook()輸出。如圖4-9所示，一個簡單的儀表盤圖就生成了，如果要美化圖表就需要進行參數(shù)的設置。Pyecharts儀表盤圖的參數(shù)配置如表4-1所示。例4-3-2修飾后的儀表盤圖3.2玫瑰圖玫瑰圖全稱南丁格爾玫瑰圖，是英國護士和統(tǒng)計學家弗羅倫斯·南丁格爾發(fā)明的，又名為極區(qū)圖。玫瑰圖是一種圓形的直方圖，既有餅圖的特征，也有直方圖的特征。在Python中，可以使用pyecharts庫中Pie繪制玫瑰圖，.add()里增加需要展示的數(shù)據(jù)集、radius參數(shù)中可以設置內(nèi)半徑和外半徑，center參數(shù)中可以設置圓心橫坐標、縱坐標。rosetype參數(shù)用于設置是否展示成南丁格爾玫瑰圖，默認None(不展示成玫瑰圖)。其中，rosetype有“radius”和“area”兩種模式：radius模式：用扇形圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，通過半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)大小。根據(jù)數(shù)據(jù)的變化調(diào)整radius參數(shù)中的內(nèi)半徑和外半徑值，改變圖形的展示范圍，使圖像更協(xié)調(diào)美觀。area模式：所有扇形圓心角相同，僅通過半徑展現(xiàn)數(shù)據(jù)大小。3.3詞云圖詞云圖是通過“關鍵詞云層”或“關鍵詞渲染”的方式，對文本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高或權(quán)重較大的“關鍵詞”進行可視化的展示，便于讀者直觀領略文本數(shù)據(jù)的主旨和核心內(nèi)容詞云是一種文本數(shù)據(jù)可視化的工具,它可以突出顯示文本里的重點單詞。詞云圖的常用場景有用戶畫像詞云圖、文檔關鍵字詞云圖、輿論熱詞詞云圖等。在Python中，可以使用pyecharts庫中的WordCloud繪制詞云，首先了解WordCloud中的參數(shù)及其功能見表4-3。民關注熱點問題詞云圖如圖4-93.4雷達圖雷達圖（RadarChart）又稱戴布拉圖、蜘蛛網(wǎng)圖。圖形以一點為中心，每一變量維度為一極坐標軸，n個維度即形成n軸的由內(nèi)向外放射狀圖形，形似蜘蛛網(wǎng)。圖形的基本構(gòu)成如圖4-10所示：雷達圖常常用于某個對象的多維度數(shù)據(jù)，維度一般是四到八個。比如在上圖中對比某產(chǎn)品在功能、風格、品質(zhì)、品牌、價格等維度的分布對比。雷達圖通常應用在財務狀況綜合評價、用戶畫像、員工評分等場景。3.5漏斗圖漏斗圖是一種可以展示數(shù)據(jù)流入和流失的圖表，通常由多個矩形組成，每個矩形代表一個階段，矩形的寬度代表數(shù)據(jù)的數(shù)量。漏斗圖的最上面一層是最初的數(shù)據(jù)來源，最下面一層是最終的結(jié)果。漏斗圖主要用于展示數(shù)據(jù)的流失情況，可以幫助我們找出數(shù)據(jù)流失的瓶頸和原因。漏斗圖用梯形面積表示某個環(huán)節(jié)業(yè)務量與上一個環(huán)節(jié)之間的差異，適用于業(yè)務流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析，漏斗圖從上到下，有邏輯上的順序關系，表現(xiàn)了隨著業(yè)務流程的推進業(yè)務目標完成的情況，通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在的環(huán)節(jié)，進而做出決策。自主招生漏斗圖，如圖4-113.6熱力圖熱力圖，又名相關系數(shù)圖。根據(jù)熱力圖中不同方塊顏色對應的相關系數(shù)的大小，可以判斷出變量之間相關性的大小。兩個變量之間相關系數(shù)的計算公式為:公式中，ρ表示相關系數(shù)，Cov表示協(xié)方差,E表示數(shù)學期望/均值。值得注意的是，該相關系數(shù)只能度量出變量之間的線性相關關系；也就是說，相關系數(shù)越高，則變量間的線性相關程度越高。在繪制熱力圖時可以使用pyecharts庫中的HeatMap()，其中橫坐標加載的是分數(shù)段garde，縱坐標中依次加載了省份city，錄取人數(shù)admission，其中admission是一個嵌套列表。招生分布熱力圖4-123.7日歷圖日歷圖適合用來展示與時間有關的數(shù)據(jù)，能清晰地看出每個月份、每個星期的數(shù)據(jù)變化。經(jīng)常用于繪制月度熱圖日歷、季度熱圖日歷、年度熱圖日歷。3.8輪播圖輪播圖是一款經(jīng)典、酷炫的可視化圖形，可以按時間線輪播數(shù)據(jù)圖?？梢杂胮yecharts里的Timeline()類繪制輪播圖，該類擁有如下兩個方法。add_schema()方法主要作用：用于設置輪播時間，是否自動輪播；add_schema(is_auto_play=True,play_interval=3000)；is_auto_play是否自動輪播，默認是False，不自動輪播；play_interval輪播時間，單位是毫秒，3000毫秒就是3秒輪播一次；add()方法用于為圖形添加數(shù)據(jù)；例如add(chart=map1,t