呂瀧，王毅飛，李曉燕

基于Python的高職課堂智能手機(jī)使用情況數(shù)據(jù)分析＊

呂瀧，王毅飛，李曉燕

（重慶公共運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院，重慶 402247）

科學(xué)的決策往往是建立在數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)、有效地分析，將有助于更好地解決問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析一般采用Matlab、Excel等工具，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。但存在開發(fā)效率低、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與函數(shù)匱乏、不便于科學(xué)計(jì)算等缺點(diǎn)。因此，采用目前最主流的Python語言，利用其Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，并利用Matplotlib庫實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果的可視化。

Python；數(shù)據(jù)可視化；智能手機(jī)管理；數(shù)據(jù)分析

隨著科技的進(jìn)步、社會的發(fā)展，智能手機(jī)對人們的生活產(chǎn)生了非常重要的影響，包括入駐在象牙塔中的各位莘莘學(xué)子也不能避免。目前，智能手機(jī)在給大學(xué)生帶來便利與樂趣的同時，也日益對他們的課堂專注度、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)工具、教學(xué)反饋方式等帶來影響。

通過本院內(nèi)采集的課堂智能手機(jī)使用情況數(shù)據(jù)，利用Python程序進(jìn)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(shù)據(jù)分析并能將結(jié)果可視化的工具，將有助于本次研究分析與結(jié)果展示。

1 獲取課堂智能手機(jī)使用情況原始數(shù)據(jù)

原始數(shù)據(jù)為Excel文件，Python程序要讀取，需要借助自帶或第三方庫來實(shí)現(xiàn)。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(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)為DataFrame的格式。

首先需要導(dǎo)入Pandas模塊。

數(shù)據(jù)讀取部分代碼：

import pandas as pd

f = r'C：UsersAdministratorDesktopgithubpython-project重慶公共運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院課堂手機(jī)使用情況.xlsx'

df = pd.read_excel(f)

2 數(shù)據(jù)處理與計(jì)算

Pandas是一個強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集，它的使用基礎(chǔ)是Numpy（提供高性能的矩陣運(yùn)算），用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時也提供數(shù)據(jù)清洗功能。

Pandas納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。

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

NumPy是Python的一種開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)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(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函 數(shù)庫。

Numpy庫的使用：提供了Python對多維數(shù)組對象的支持；ndarray具有矢量運(yùn)算能力，快速節(jié)省空間；numpy支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。

利用numpy.std() 求標(biāo)準(zhǔn)差。

2.1 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理代碼如下：

df.columns = ['0'，"教師管理增長率"，"學(xué)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(shù)據(jù)計(jì)算

計(jì)算不同管理方式手機(jī)使用月增長率：

df1 = df.shift(1)

計(jì)算不同管理方式手機(jī)使用月平均使用率：

df.mean()

計(jì)算不同管理方式手機(jī)使用使用率方差：

df.std()

3 數(shù)據(jù)可視化與分析

可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)中很重要的一個步驟，能為結(jié)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(qiáng)大的圖形庫。

Matplotlib是Python最著名的數(shù)據(jù)可視化工具包，有了它，一些統(tǒng)計(jì)上常用的圖形如折線圖、散點(diǎn)圖、直方圖等都可以用簡單的幾行Python代碼實(shí)現(xiàn)。

Matplotlib庫的使用：Matplotlib是受Matlab的啟發(fā)構(gòu)建的，而Matlab又是數(shù)據(jù)繪圖領(lǐng)域廣泛使用的語言和工具。

3.1 導(dǎo)入Matplotlib庫簡寫為plt

導(dǎo)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(biāo)簽。

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負(fù)號。

3.3 根據(jù)不同管理方式手機(jī)使用率繪制柱狀圖

df.plot(kind='bar')

根據(jù)不同管理方式手機(jī)使用率繪制柱狀圖，如圖1所示。

圖1 根據(jù)不同管理方式手機(jī)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(jié)

從總體數(shù)據(jù)上看，所分的三個不同管理維度中，學(xué)生自我控制實(shí)現(xiàn)課堂智能手機(jī)管理是比較難的，增長率與使用率攀升迅速，學(xué)生課堂玩手機(jī)現(xiàn)象頻繁，部分大學(xué)生難以抵擋智能手機(jī)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(yán)格做到“管堵防”；通過制度性管理，可讓手機(jī)成為媒介、工具、橋梁，實(shí)現(xiàn)有效控制的目的。

［1］侯波濤.基于python的通信系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析［J］.通信技術(shù)，2020，53（7）：1715-1720.

［2］何佳，惠建忠，王曙東，等.Python在CINRAD風(fēng)暴數(shù)據(jù)可視化中的應(yīng)用［J］.氣象科技，2020，48（3）：374-379.

［3］羅博煒.基于Python的數(shù)據(jù)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?yàn)閿?shù)據(jù)分析與人工智能交易。王毅飛（1987—），重慶師范大學(xué)法學(xué)碩士，講師，研究方向教學(xué)質(zhì)量提升的方法與途徑。

重慶公共運(yùn)輸職業(yè)學(xué)院教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（編號：YSJG20180511）成果之一

〔編輯：張思楠〕