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[教程] Python编程入门系列课程—10湿度对体感温度的影响探究

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本帖最后由 木子呢 于 2021-5-28 18:36 编辑

第十课 湿度对体感温度的影响探究

一、学习背景
经过前面三个单元的学习,我们已经掌握了利用python语言来绘制图形、设计游戏、制作图形界面等。事实上,python语言功能强大,除了上述的内容之外,我们还能利用python语言做许多事情。在本单元,我们将结合python对数据进行处理与分析,来解决生活中的一些实际问题。

二、学习目标
本实践项目通过编写python程序来探究湿度对体感温度的影响。

知识目标:
1、了解数据处理的一般过程
2、理解数据采集及常见的方法
3、理解数据整理

技能目标:
1、掌握利用软件工具对数据进行处理的方法

三、学习准备
1、电脑
2、mind+编程软件

四、学习实践

FriMay-202105287760..png

在本项目中,我们将分两步,来探究一下空气湿度对体感温度的影响到底是怎样的。
1、探究低温时空气相对湿度对体感温度的影响
2、探究高温时空气相对湿度对体感温度的影响

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核心概念


1)数据处理的一般过程
数据采集+数据整理+数据可视化+数据分析

2)数据采集
数据采集即根据需求,采用适当的方法和工具获取所需的数据。数据采集是数据处理的第一步,它为数据处理提供必要的素材。不同的数据来源会有不同的采集方法,需要根据不同的数据来源和表现形式,采用不同的采集方法和工具。常用的采集方法包括传感器采集和网络采集等。

3)数据整理
数据整理就是通过去重、补漏、和勘误等操作,删除重复数据、补全缺失数据和修改错误数据,并对数据进行统一和标准化处理,以确保数据的相关性和准确性。

任务1:探究低温时相对湿度对体感温度的影响

在这个任务中,我们将探究在冬天低温情况下,相对湿度与体感温度之间的关系。通过它,我们可以了解数据处理的一般过程以及数据采集的概念和方式。为此,我们将分四步进行探究。首先是采集数据,接着整理收集到的数据,之后通过编写程序将数据以图表形式展现出来,最后观察图表并分析数据得出结论。

1、数据采集
在这个项目中,我们将重点对环境温度、空气的相对湿度以及体感温度的数据进行采集,并记录在表格中(csv表格见附录1)。其中,体感温度的数据通过公式计算得出(见附录1)。

FriMay-202105287495..png

2、数据整理
    这里,经过观察,我们的表格数据没有重复值和错误,故无需再进行数据整理。

3、数据可视化
    为了便于对数据进行读取和分析,我们通过编写程序将采集整理好的数据以图表形式呈现出来。
    这里我们将采用顺序结构的方式编写程序。具体流程如下:

FriMay-202105281192..png

在正式编写程序代码之前,我们首先要创建一个项目文件及python程序文件。

STEP1:创建与保存项目文件
    启动Mind+,另存项目并命名为“探究湿度对体感温度的影响”。

STEP2:创建与保存python文件
    创建一个python程序文件“任务一.py”,双击打开。

STEP3:导入表格文件(见附录1)

FriMay-202105282214..png FriMay-202105289866..png

STEP4:安装库
(1)点击库管理

FriMay-202105286498..png

(2)安装matplotlib库

FriMay-202105288871..png

(3)安装pandas库

FriMay-202105284102..png

STEP5:编写程序
  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. import pandas as pd#导入pandas库并用pd来表示
  3. import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib库中的函数集合
  4. lowtemp = pd.read_csv("低温表(3℃).csv",encoding='gb18030')#读取表格数据
  5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置中文字体
  6. plt.title("3℃时湿度对体感温度的影响")#绘制标题
  7. plt.xlabel("湿度")#绘制x轴标签
  8. plt.ylabel("体感温度")#绘制y轴标签
  9. plt.scatter(lowtemp.iloc[:,0],lowtemp.iloc[:,1])#绘制散点图
  10. plt.show()#显示图像
复制代码

STEP6:运行程序

    运行程序,我们看到csv表格中的数据以散点图的形式呈现了出来。图上,横轴表示湿度,纵轴表示体感温度。

FriMay-202105287196..png

4、数据分析
    观察图表并分析数据,我们发现,在温度较低,只有3℃的时候,相对湿度越高,体感温度越低,因而会感觉更加湿冷。

FriMay-202105285366..png

任务2:探究高温时相对湿度对体感温度的影响

在这个任务中,我们将探究在夏季高温情况下,相对湿度与体感温度之间的关系。为此,我们依旧将分四步进行探究。首先是采集数据,接着整理收集到的数据,之后通过编写程序将数据以图表形式可视化出来,最后观察图表并分析数据得出结论。

1、数据采集
在这个任务中,我们将通过同样的方式对环境温度、空气的相对湿度以及体感温度的数据进行采集。并将得到数据保存在csv表格文件中。(见附录1)。

FriMay-202105289916..png

2、数据整理
    这里,经过观察,高温时的表格数据没有重复值和错误,故也无需再进行数据整理。

3、数据可视化
    为了便于对数据进行读取和分析,我们依旧通过编写程序将采集整理好的数据以图表形式呈现出来。

STEP1:创建与保存python文件
    创建一个python程序文件“任务二.py”,双击打开。

STEP2:导入数据文件(见附录1)

FriMay-202105288245..png FriMay-202105283794..png

STEP3:编写程序
  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. import pandas as pd#导入pandas库并用pd来表示
  3. import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib库中的函数集合
  4. hightemp = pd.read_csv("高温表(33.3℃).csv",encoding='gb18030')#读取表格数据
  5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置中文字体
  6. plt.title("33.3℃时湿度对体感温度的影响")#绘制标题
  7. plt.xlabel("湿度")#绘制x轴标签
  8. plt.ylabel("体感温度")#绘制y轴标签
  9. plt.scatter(hightemp.iloc[:,0],hightemp.iloc[:,1])#绘制散点图
  10. plt.show()#显示图像
复制代码

STEP4:运行程序

    运行程序,我们看到csv表格中高温情况下的数据以散点图的形式呈现了出来。图上,横轴表示湿度,纵轴表示体感温度。

FriMay-202105289416..png

4、数据分析
    观察图表并分析数据,我们发现,在温度较高,有33.3℃的时候,相对湿度越高,体感温度越高,因而会感觉更加闷热。

FriMay-202105286666..png

五、巩固提高

项目回顾
本节课我们探究了低温和高温情况下湿度对人体感温度的影响,并利用pandas和matplotlib库将数据以图表形式呈现出来

知识小结
1、数据处理的一般过程:数据采集、数据整理、数据可视化、数据分析
2、数据采集的常见方法:传感器采集、网络采集等

项目拓展
让我们再采集春季和秋季的温湿度,用同样的方式进行试一试吧,想一想为什么春季和秋季人会感觉相对比较舒适呢?

附录
附录1 表格链接
链接:https://pan.baidu.com/s/1hD-1efWG9_xyA3WO0dAT5Q
提取码:2bbn

附录2
FriMay-202105286808..png    


附录3
FriMay-202105281389..png


附件.zip

166.5 KB, 下载次数: 37

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