1.了解数据可视化的形式，能选用合适的工具进行数据可视化表达与呈现。

2.通过项目研究，感受数据可视化表达对日常生活的影响。

（1）如何选择合适的可视化方法分析和呈现数据；

（2）利用Python语言实现词云的制作。

可上网的电脑，Python语言环境，标签云(词云)制作软件。

项目实践体验——中文分词与标签云（词云）制作。

查看“大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析”文字资料，说说文中出现频率最高的词有哪些，你是如何找出这些高频词的？

微课1：使用标签云软件制作词云

使用“标签云软件”，为文字资料制作标签云（词云）。

（1）实践步骤：

①启动软件，选择下方的“”打开“大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析.txt”文件。

②单击“分词”按钮，对文字内容进行分词。

③单击“词频统计”按钮，统计分词后每个词语的出现次数。

④单击“选择模板”按钮，选择创建标签云（词云）的模板图片。

⑤单击“标签云”按钮，创建标签云（词云）。

（2）在实践操作的过程中请思考以下问题：

①文本数据处理的一般过程主要包括哪些？

②标签云（词云）是适合对哪种类型的文件进行可视化表达？

③观察生成的标签云（词云），哪些关键词使用频率较高。词云通常是如何来体现关键词的重要程度或出现频次的？

结合书本P121 3.3.2数据可视化中关于“词云”的介绍及微课的学习探讨上面3个思考题。

微课2：思考题及评价

评价

项目任务——如何制作词云，实现数据可视化。

（1）编写程序为《大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析》制作词云。

①分析问题。

已知条件：已有大棚蔬菜种植相关文本文件，制作词云需要用到第三方扩展库； 

求解目标：为“大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析.txt”文件制作词云。

②规划问题求解流程。

首先导入用于制作词云的第三方扩展库，再读入报告的文本文件，然后进行分词，随后配置制作词云的各项参数，最后生成词云图片。

微课3-1：python库安装命令

微课3-2：安装imageio

微课3-3：安装jieba

微课3-4：安装matplotlib

微课3-5：安装wordcloud库

制作词云用到Python扩展库:

imageio:MAIO是一个Python库，它提供了一个简单的接口来读取和写入大量的图像数据，函数imread()读入用于生成词云的图像文件。

jieba：中文分词工具，使用cut方法进行分词。

wordcloud：词云生成工具，使用generate方法读取文本生成词云。

from imageio import imread

from wordcloud import WordCloud

import jieba

③编程实现与调试。

微课4：制作词云

from imageio import imread

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

import jieba

text=open("大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析.txt","rb").read() #读入txt文件

text_jieba="".join(jieba.cut(text))  #使用jieba分词

bg_pic=imread("大棚蔬菜.png")  #读入图片

wc=WordCloud(

        font_path="msyhbd.ttf",        #设置字体

        background_color="white",     #设置背景色

        max_words=200,             #允许最大词汇

        mask=bg_pic,                #词云形状

        max_font_size=100           #最大号字体

        )

wc.generate(text_jieba)               #生成词云

plt.figure()

plt.imshow(wc)

plt.axis("off")

plt.show()                          #保存图片

wc.to_file("大棚蔬菜.jpg")

应用提升——完成项目数据的可视化。

（1）任务一：请编写程序为“大棚蔬菜建设与种植管理的有效策略分析.txt”文件制作词云，对词云的形状和颜色进行创意设计。

答案：

a.对词云的形状进行设计：

微课5：词云形状修改

参考代码：

bg_pic=imread("大棚蔬菜.png")  #读入图片

mask=bg_pic,                #词云形状

b.对词云的颜色进行设计：使用随机数来随机生成颜色

微课6：词云的颜色修改

参考代码：

import random

def random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None):

h = 0

s = int(100.0 * 255.0 / 255.0)

l = int(100.0 * float(random.randint(60, 120)) / 255.0)

return "hsl({}, {}%, {}%)".format(h, s, l)

……

wc=WordCloud(

    font_path='msyhbd.ttf',

    background_color='white',

    max_words=200,

    mask=bg_pic,

    max_font_size=100,

    color_func = random_color_func#使用函数修改文字颜色

)

微课7：小结

（2）项目任务：完成本小组项目数据的可视化。

任务二：根据本小组的任务主题，确定数据可视化的形式及工具；

任务三：对收集到的数据进行可视化处理，为制作数据分析报告做好准备。

评价