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基于Python的高職課堂智能手機使用情況數據分析*

2021-04-13 00:27:18呂瀧王毅飛李曉燕
科技與創新 2021年6期
關鍵詞:智能手機可視化課堂

呂瀧,王毅飛,李曉燕

基于Python的高職課堂智能手機使用情況數據分析*

呂瀧,王毅飛,李曉燕

(重慶公共運輸職業學院,重慶 402247)

科學的決策往往是建立在數據之上,對數據進行科學、有效地分析,將有助于更好地解決問題。傳統數據分析一般采用Matlab、Excel等工具,并實現數據可視化。但存在開發效率低、數據結構與函數匱乏、不便于科學計算等缺點。因此,采用目前最主流的Python語言,利用其Pandas庫進行數據處理與分析,并利用Matplotlib庫實現分析結果的可視化。

Python;數據可視化;智能手機管理;數據分析

隨著科技的進步、社會的發展,智能手機對人們的生活產生了非常重要的影響,包括入駐在象牙塔中的各位莘莘學子也不能避免。目前,智能手機在給大學生帶來便利與樂趣的同時,也日益對他們的課堂專注度、學習方式、學習工具、教學反饋方式等帶來影響。

通過本院內采集的課堂智能手機使用情況數據,利用Python程序進行分析,希望找到有效的管理方式。Python語言是目前最流行的數據分析并能將結果可視化的工具,將有助于本次研究分析與結果展示。

1 獲取課堂智能手機使用情況原始數據

原始數據為Excel文件,Python程序要讀取,需要借助自帶或第三方庫來實現。Python常用讀取與處理Excel文件的模塊包含Pandas,xlwt、xlrd和Openpyxl模塊。

本論文采用Pandas模塊,直接讀取Excel文件數據,并轉為DataFrame的格式。

首先需要導入Pandas模塊。

數據讀取部分代碼:

import pandas as pd

f = r'C:UsersAdministratorDesktopgithubpython-project重慶公共運輸職業學院課堂手機使用情況.xlsx'

df = pd.read_excel(f)

2 數據處理與計算

Pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集,它的使用基礎是Numpy(提供高性能的矩陣運算),用于數據挖掘和數據分析,同時也提供數據清洗功能。

Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型,提供了高效操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量快速便捷地處理數據的函數和方法。

Pandas庫的使用:利用Pandas DataFrame.shift(periods,axis)函數求增長率,該函數可以把數據移動指定的位數。period參數指定移動的步幅,可以為正為負.axis指定移動的軸,1為行,0為列。

NumPy是Python的一種開源的數值計算擴展,這種工具可用來存儲和處理大型矩陣,其高效且支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函 數庫。

Numpy庫的使用:提供了Python對多維數組對象的支持;ndarray具有矢量運算能力,快速節省空間;numpy支持高級大量的維度數組與矩陣運算,此外也對數組運算提供大量的數學函數庫。

利用numpy.std() 求標準差。

2.1 數據處理

數據處理代碼如下:

df.columns = ['0',"教師管理增長率","學生管理增長率","制度管理增長率"]

df.index = df.values[:,0]

df.drop(['0'],axis=1,inplace=True)

2.2 數據計算

計算不同管理方式手機使用月增長率:

df1 = df.shift(1)

計算不同管理方式手機使用月平均使用率:

df.mean()

計算不同管理方式手機使用使用率方差:

df.std()

3 數據可視化與分析

可視化是數據科學中很重要的一個步驟,能為結果和過程提供一個非常好的展示效果,提升可信度。在Python中matolotlib是一個非常強大的圖形庫。

Matplotlib是Python最著名的數據可視化工具包,有了它,一些統計上常用的圖形如折線圖、散點圖、直方圖等都可以用簡單的幾行Python代碼實現。

Matplotlib庫的使用:Matplotlib是受Matlab的啟發構建的,而Matlab又是數據繪圖領域廣泛使用的語言和工具。

3.1 導入Matplotlib庫簡寫為plt

導入過程為:import matplotlib.pyplot as plt。

3.2 防止畫圖異常

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽。

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號。

3.3 根據不同管理方式手機使用率繪制柱狀圖

df.plot(kind='bar')

根據不同管理方式手機使用率繪制柱狀圖,如圖1所示。

圖1 根據不同管理方式手機使用率繪制柱狀圖

df1.plot()

管理增長率趨勢如圖2所示。

圖2 管理增長率趨勢圖

4 總結

從總體數據上看,所分的三個不同管理維度中,學生自我控制實現課堂智能手機管理是比較難的,增長率與使用率攀升迅速,學生課堂玩手機現象頻繁,部分大學生難以抵擋智能手機的誘惑變成課堂“低頭族”;教師對課堂秩序管控能起到一定的作用,但需要課中嚴格做到“管堵防”;通過制度性管理,可讓手機成為媒介、工具、橋梁,實現有效控制的目的。

[1]侯波濤.基于python的通信系統數據分析[J].通信技術,2020,53(7):1715-1720.

[2]何佳,惠建忠,王曙東,等.Python在CINRAD風暴數據可視化中的應用[J].氣象科技,2020,48(3):374-379.

[3]羅博煒.基于Python的數據可視化[J].信息記錄材料,2019,20(12):72-74.

2095-6835(2021)06-0072-02

G712.4

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.06.025

呂瀧(1988—),男,本科,講師,研究方向為數據分析與人工智能交易。王毅飛(1987—),重慶師范大學法學碩士,講師,研究方向教學質量提升的方法與途徑。

重慶公共運輸職業學院教育教學改革研究項目(編號:YSJG20180511)成果之一

〔編輯:張思楠〕

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