【初中信息】数据呈现可视化课件+2024-2025学年人教版（2024）初中信息科技八年级全一册

数据呈现可视化

第四单元

简单物联功能实践目录CONTENTS12行业PPT模板http:///hangye/了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式。在解决实际问题时，能够选择合适的方式可视化呈现数据。讲

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对数据进行统计分析，虽然可以粗略了解数据的特征，但不能充分利用其价值。例如，在分析环境温度时，很难从最大值、最小值和平均值了解温度变化的趋势。此外，大量的数据会让人觉得枯燥、乏味，且难以看懂，这时就需要借助数据可视化直观地呈现数据。导

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课1.数据可视化有哪些作用？2.有哪些常见的数据可视化的方式？3.如何利用程序实现数据可视化？了解数据可视化的作用PART01讲

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数据可视化是一种将数据转化为图表、图形的手段。通过数据可视化可以将大量的数据转化为易于理解的图像，在数据分析过程中发挥着重要作用。1.发现数据异常通过数据可视化可以更加容易识别并定位数据中存在的异常。如图19.1所示，对温度数据进行可视化呈现后，可以直观地发现13:00左右的数据有异常。讲

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课讲

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课

2.了解整体概况数据可视化能帮助人们方便、直观地了解物联系统的整体概况。如图19.2所示，智慧社区的数据监测大屏，可以帮助工作人员及时了解社区概况。讲

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课

3.发现趋势变化数据可视化可以展示历史数据的情况，帮助人们理解数据变化情况，并助力预测未来的发展趋势。例如，一些提供航班出行服务的手机应用软件会显示航班的起降时间（图19.3），人们可以据此判断，近期乘坐此航班大概率会晚点。讲

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课讲

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课

此外，数据可视化还具有方便交流共享、支持分析决策等作用。利用数据可视化工具，可以将复杂的数据和分析结果用更易于人理解的形式呈现，提升共享数据的效果，让决策者能更快速、准确地理解数据背后的意义，从而作出更准确的决策。学

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在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？数据可视化有哪些作用？熟悉常见的数据可视化方式PART02讲

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课

常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化等。1.趋势可视化。通常用于描绘数据随时间的变化趋势。常见的趋势可视化包括折线图、柱形图等。2.比例可视化。通常用于显示不同部分所占整体的比例关系。常见的比例可视化包括饼图、环形图等。讲

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课

3.分布可视化。通常用于展示数据的分布规律，可通过散点图来实现。将散点图与地图结合，可以用来表示数据在地理位置上的分布情况。例如，可以在共享单车手机应用软件中轻松查询附近空闲单车的位置。此外，随着数据可视化的发展，还出现了“标签云”可视化方式。标签云可以直观展示一段文本数据中的高频词，词频越高，字体就越大，人们不用阅读全文，也可以大概了解文本的重点内容。学

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选择自己感兴趣的语文课文，利用在线标签云生成工具对课文内容进行可视化呈现。体验数据可视化PART03讲

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课

在对数据进行可视化呈现前，要先明确数据可视化的目的。为了解教室中不同位置的温度变化情况，需要将温度数据进行可视化呈现。很多物联网服务平台提供了数据可视化功能，能够展示温度变化的趋势。此外，电子表格软件也可以生成图表。讲

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课

在编程处理数据时，可以利用绘图库来生成各种图表。例如，matplotlib是Python中常用的图表生成模块，ECharts是一款常用在网页上的数据可视化图表库。通过对绘图函数参数的设定，可以设计出个性化的图表。学

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尝试根据以下步骤，利用Python中的绘图库为教室环境数据绘制温度变化趋势图，主要代码如图19.4所示。讲

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课拓展与提升

如果利用matplotlib显示中文，需要先下载中文字库文件，如“SimHei.ttf”并把文件拷贝到项目目录下，再添加如下代码。frommatplotlibimportrcParamsrcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]讲

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课拓展与提升

编程实现数据可视化有许多控制方法和参数。例如，通过xtick、ytick等，设置横坐标、纵坐标的格式，通过plot()中的color参数设置线条颜色等。学

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1.准备数据。要绘制温度变化趋势图，需要准备好横坐标数据和纵坐标数据。时间数据作为横坐标数据保存到变量X中，对应的温度数据作为纵坐标数据保存到变量Y中。

2.设置画布和标题。图表的大小由画布来决定，利用plt.figsize()可以指定画布大小。此外，图表往往需要标题，可通过plt.title()来设置。这里设置长、宽数据分别为8和6的画布，并设置“Temperature”作为图表的标题。学

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3.绘制图表并显示。不同类型的图表的绘图函数有所不同。其中，plt.plot()用来绘制折线图，plt.scatter()用来绘制散点图，plt.bar()用来绘制柱形图。温度变化趋势是基于时间产生的，可以用折线图来呈现。这里调用plt.plot()，利用之前保存在变量X和Y中的数据来绘制折线图，并通过plt.show()把折线图显示出来。讲

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课拓展与提升

plt.figsize()用于设置matplotlib绘图中的figsize的尺寸。figsize用来接收一个包含两个元素的元组，元组的第一个元素代表图形的宽度，第二个元素代表图形的高度。讲

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课拓展与提升

在matplotlib中，画布尺寸的默认单位是英寸（inches）。当在matplotlib中创建一个图形时，如使用plt.figsize(figsize=(width,height))，这里的width和height都是以英寸为单位的。每英寸对应的像素数量由图形的分辨率决定，分辨率的默认值通常是100像素/英寸（DPI）。例如，