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[教程] Mind+Python编程入门系列课程—10湿度对体感温度的影响探究 |
本帖最后由 木子呢 于 2021-11-9 16:49 编辑 Mind+Python编程入门系列课程— 10 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 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 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)。 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: 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) STEP4:安装库 (1)点击库管理 (2)安装matplotlib库 (3)安装pandas库 STEP5:编写程序
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。 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。 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)。 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) STEP3:编写程序
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。 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。 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 附录3 |
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