Bài thực hành tin học cơ sở dành cho khối ngành kinh tế

lOMoARcPSD|15978022 BÀI THỰC HÀNH TIN HỌC CƠ SỞ DÀNH CHO KHỐI NGÀNH KINH TẾ lOMoARcPSD|15978022 BÀI 1: PYTHON VÀ MƠI TRƯỜNG LÀM VIỆC 1.1 Làm quen mơi trường làm việc Bài Môi trường làm việc Anaconda Cài đặt Python: - Download phần mềm: https://www.python.org/downloads/ - Nhắp đúp chuột vào file vừa download để cài đặt Cài đặt Jupyter Notebook: Jupyter Notebook công cụ hỗ trợ soạn thảo thực thi chương trình số ngơn ngữ lập trình có Python - Chuyển cửa sổ cmd: windows Chọn start gõ cmd - Gõ lệnh: pip install jupyter (máy tính phải kết nối internet) Tạo Notebook Mở Jupyter Notebook Chạy Jupyter Notebook: Gõ lệnh: jupyter notebook lOMoARcPSD|15978022 Giao diện Jupyter notebook để quản lý tất file notebook Tạo thư mục - Chọn thư mục vừa tạo (Untitled Folder) - Chọn Rename đặt lại tên khác (TH Python) Tạo Notebook cách chọn New -> Python 3; Trong giao diện trang chủ, để tạo tài liệu Notebook click vào New chọn loại tài liệu Python, Text file, Folder Chọn tên sau đổi tên lOMoARcPSD|15978022 Chọn mục Python Giao diện trang Jupyter chạy mơi trường máy tính sau: Trong giao diện có thành phần sau: Phần 1: Tiêu đề tài liệu, mặc định chưa nhập tiêu đề Untitled Khi nhấp chuột vào phần này, cửa sổ để bạn nhập tên file Phần 2: Thanh menu bao gồm menu như: File: menu thao tác với file tạo mới, lưu trữ, save as Edit: menu thao tác với nội dung file copy, paste văn bản, cell, tìm kiếm thay nội dung file, chèn hình ảnh View: menu điều chỉnh giao diện, hiển thị ẩn thành phần giao diện Jupyter Notebook Insert, Cell: hành động liên quan đến Cell thành phần tài liệu Kernel: thao tác với kernel hành thay đổi muốn sử dụng ngôn ngữ khác, restart, shutdown Một số menu khác Phần 3: Thanh menu nhanh (shortcut menu) bao gồm thao tác nhanh mà bạn thường làm với tài liệu, có số nút hay dùng như: Save file Copy, paste Thay đổi thứ tự cell tài liệu Chạy code tài liệu lOMoARcPSD|15978022 Lựa chọn loại văn cell: Code: Cell chứa mã Python thực Markdown: Cell chứa văn diễn giải Phần 4: Nội dung tài liệu chứa cell có nội dung code markdown, vùng làm việc Thực ví dụ đầu tiên, Hello world để xem Jupyter Notebook hoạt động nào? Vào Cell đưa vào dòng code Python sau: print("Hello world!") Tiếp bạn bấm vào nút Run menu nhanh tổ hợp phím tắt Ctrl + Enter, kết xuất cell Trong ví dụ có cell: - Cell dạng Markdown, đưa vào nội dung văn bản, file hình ảnh, bảng biểu, danh sách lOMoARcPSD|15978022 - Cell thứ hai nội dung code Python print("Hello world!") bạn bấm Run tổ hợp phím Ctrl + Enter kết dịng code hiển thị bên - Sau thực cell Jupyter Notebook tự động chèn thêm cell chưa có nội dung Thêm nội dung vào Jupyter Notebook Như ví dụ Hello world thêm vào nội dung để diễn giải thêm cho đoạn code print("Hello world") Nội dung đoạn văn bao gồm tiêu đề, đoạn văn bản, hình ảnh, danh sách Để thêm nội dung văn vào Jupyter phải lựa chọn dạng cell Markdown Jupyter Notebook cho phép sử dụng Markdown ngôn ngữ đánh dấu, tập hợp ký hiệu tương ứng với số thẻ ngôn ngữ HTML.Tiêu đề ngôn ngữ Markdown tương ứng với thẻ H1, H2 H6 HTML, markdown sử dụng ký tự #, H1 tương ứng với #, H2 tương ứng với ##, Sau đánh xong văn Cell, bấm nút Run tổ hợp phím tắt Ctrl + Enter, văn sau định dạng lOMoARcPSD|15978022 Chúng ta định dạng văn với ngôn ngữ Markdown, danh sách định dạng sau: Sử dụng dấu * để bắt đầu kết thúc đoạn bạn muốn in nghiêng Sử dụng dấu ** để bắt đầu kết thúc đoạn bạn muốn bôi đậm, tương ứng với thẻ b HTML Sử dụng _ để bắt đầu kết thúc đoạn bạn muốn gạch chân, tương ứng với thẻ u HTML Kết bạn thấy chạy văn định dạng mong muốn với thẻ HTML 4.3.3 Danh sách Trong văn thêm vào danh sách giống thẻ ol, ul HTML Với danh sách có thứ tự ol Markdown cần đánh số đằng trước danh sách Cịn với danh sách khơng thứ tự cần để đằng trước dấu * dấu + dấu - lOMoARcPSD|15978022 Kết nhận bạn thực thi cell 4.3.4 Syntax Highlight Trong tài liệu, muốn đưa đoạn code vào để diễn giải Markdown cho phép đưa code vào cách đơn giản cách cho bắt đầu kết thúc với ký tự ``` Kết thực cell lOMoARcPSD|15978022 4.3.5 Các thành phần khác Markdown Ngoài thành phần trên, hay dùng thành phần văn khác ảnh, đường dẫn tương ứng với thẻ img, a HTML Kết đoạn văn sau: Export Import Jupyter Notebook Khi bạn làm việc với Jupyter Notebook bạn hồn thành muốn chia sẻ làm với người, bạn export tài liệu nhiều dạng khác như: HTML LaTeX PDF Notebook (.ipynb) Markdown lOMoARcPSD|15978022 Trong dạng trên, hay chia sẻ với dạng file Notebook ipynb, file import lại vào Jupyter Notebook thực Để export file sử dụng menu File -> Download as -> Notebook(.ipynb) Khi bạn có file Notebook (.ipynb) bạn muốn import vào hệ thống, bạn sử dụng nút Upload trang chủ Jupyter Notebook trỏ đến file cần import Khi file Jupyter Notebook xuất danh sách trang chủ cần nhấp vào tab xuất với nội dung tài liệu Một cell rỗng tạo sau bạn thực thi code Hãy gõ tiếp đoạn code Python để thử nghiệm: Phần thực hành Bài mẫu; Bài 1: Viết chương trình nhập vào bán chiều dài chiều rộng hình chữ nhật, tính chu vi, diện tích hình chữ nhật Bài tập thực hành: Bài Nhập vào độ dài bán kính hình trịn, in hình chu vi diện tích hình trịn tương ứng u cầu giá trị hiển thị hình có hai chữ số sau dấu thập phân Hướng dẫn: Lấy số pi: from math import pi Nhập bán kình r Tính CV= r*2*pi S= r*r*pi Xuất kết CV, S hình 10 lOMoARcPSD|15978022 BÀI 9: TRỰC QUAN HĨA DỮ LIỆU Bài 1:Cho bảng liệu giá vàng tháng sau: Ngày Giá vàng bán Giá vàng mua vào 1/3 2/3 3/3 4/3 5/3 6/3 7/3 46 47 46 45 46 46 45 45 46 45.5 44.5 45 45.5 44.5 Hãy vẽ biểu đồ đường (line plot) để thể biến thiên giá vàng bán ra, với trục tung giá vàng, trục hoành ngày Bài 2: Với liệu giá vàng cho 1, vẽ biểu đồ đường (line plot) để thể biến thiên giá vàng bán mua vào biểu đồ với yêu cầu sau:  Nhãn trục tung là: Giá vàng  Nhãn trục hoành là: Ngày  Tên biểu đồ là: Biểu đồ biến động giá vàng tháng 3/2020 40 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 3: Tương tự 2, với yêu cầu bổ sung sau:  Đường thể giá vàng bán ra: vẽ với màu xanh, độ dày  Đường thể giá vàng mua vào: vẽ với màu đỏ, độ dày Bài 4: Cho liệu giá vàng Line Plot, thể giá vàng bán dạng biểu đồ (bar plot) Điều chỉnh trục tung hiển thị khung giá vàng từ 40 đến 50 41 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 5: Vẽ biểu đồ biến động giá vàng bán ra, với yêu cầu sau:       Thanh có màu xanh Nhãn trục tung là: Giá vàng bán Nhãn trục hoành là: Ngày Tên biểu đồ là: Biểu đồ biến động giá vàng tháng 3/2020 Gán nhãn thích cho ngày có giá vàng bán cao (max = 47) Hiển thị lưới (grid) 42 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 CODE MẪU Bài import pandas as pd = ['1/3','2/3','3/3','4/3','5/3','6/3','7/3'] giaVangBan = [46,47,46,45,46,46,45] duLieu = zip(ngay,giaVangBan) cot=['Ngày', 'Giá vàng bán ra'] df = pd.DataFrame(data = duLieu, columns = cot) %matplotlib inline df = df.set_index(df['Ngày']) df.plot() Bài import matplotlib.pyplot as plt = ['1/3','2/3','3/3','4/3','5/3','6/3','7/3'] giaVangBan = [46,47,46,45,46,46,45] giaVangMua = [45,46,45.5,44.5,45,45.5,44.5] # vẽ điểm giá vàng bán plt.plot(ngay, giaVangBan, label = "Bán ra") # vẽ điểm giá vàng mua vào plt.plot(ngay, giaVangMua, label = "Mua vào") # Đặt nhãn cho trục hoành, trục tung plt.xlabel('Ngày') plt.ylabel('Giá vàng') # Đặt tiêu đề cho biểu đồ plt.title('Biểu đồ biến động giá vàng tháng 3/2020') # Hiển thị thích plt.legend() # Hiển thị biểu đồ plt.show() Bài Bổ sung tham số color linewidth sau: plt.plot(ngay, giaVangBan, color = "green", linewidth = 2, label = "Bán ra") plt.plot(ngay, giaVangMua, color = "red", linewidth = 5, label = "Mua vào") 43 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài import pandas as pd = ['1/3','2/3','3/3','4/3','5/3','6/3','7/3'] giaVangBan = [46,47,46,45,46,46,45] duLieu = zip(ngay,giaVangBan) cot=['Ngày', 'Giá vàng bán ra'] df = pd.DataFrame(data = duLieu, columns = cot) %matplotlib inline df = df.set_index(df['Ngày']) axis1 = df.plot(kind = 'bar') axis1.set_ylim(40,50) Bài import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt = ['1/3','2/3','3/3','4/3','5/3','6/3','7/3'] giaVangBan = [46,47,46,45,46,46,45] plt.bar(ngay, giaVangBan, color='green') plt.xlabel("Ngày") plt.ylabel("Giá vàng bán ra") plt.title("Biểu đồ biến động giá vàng tháng 3/2020") plt.ylim(40, 50) plt.text(1, 47.5, 'max = 47', horizontalalignment='center') plt.grid(True) plt.show() 44 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 BÀI 9: TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU (tt) Bài 1: Cho bảng liệu giá vàng tháng sau: Ngày Giá vàng bán Giá vàng mua vào 1/3 2/3 3/3 4/3 5/3 6/3 7/3 46 47 46 45 46 46 45 45 46 45.5 44.5 45 45.5 44.5 Vẽ biểu đồ biến động giá vàng bán với hiển thị theo chiều ngang (như hình bên dưới): Bài 2: Sử dụng biểu đồ hộp (box plot), thể điểm số theo độ tuổi liệu datasets/gradedata.csv 45 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 3: Sử dụng liệu datasets/gradedata.csv, vẽ biểu đồ histogram mức điểm Bài 4: Sử dụng liệu datasets/gradedata.csv, vẽ biểu đồ histogram mức điểm theo giới tính 46 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 5: Sử dụng liệu datasets/axisdata.csv, vẽ biểu đồ histogram số lượng xe bán (trường Car Sold) 47 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 CODE MẪU Bài import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt = ['1/3','2/3','3/3','4/3','5/3','6/3','7/3'] giaVangBan = [46,47,46,45,46,46,45] plt.barh(ngay, giaVangBan, color='green') plt.xlabel("Giá vàng bán ra") plt.ylabel("Ngày") plt.title("Biểu đồ biến động giá vàng tháng 3/2020") plt.xlim(40, 50) plt.text(47.5, 1, 'max = 47', verticalalignment='center') plt.grid(True) plt.show() Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/gradedata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() df.boxplot(by='age', column='grade') Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/gradedata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() df.hist(column="grade") Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/gradedata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() df.hist(column="grade", by="gender") 48 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/axisdata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() df.hist(column="Cars Sold") 49 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 50 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 BÀI 10: TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU Bài 1: Sử dụng liệu datasets/axisdata.csv, vẽ biểu đồ histogram số lượng xe bán (trường Car Sold), phân nhóm theo giới tính (trường Gender) Bài 2: Cho bảng liệu lỗi vi phạm sinh viên sau: Tên sinh viên Trung Cảnh Bảo Quốc Tùng Vắng lý thuyết Vắng thực hành 0 Không nộp Hãy vẽ biểu đồ hình trịn (pie chart) thể % lỗi vi phạm sinh viên Biết rằng, Tổng lỗi = Số buổi vắng lý thuyết + số buổi vắng thực hành + số lần không nộp Thể bật cho sinh viên có lỗi nhiều xoay biểu đồ cho sinh viên có lỗi nhiều nằm bên phải 51 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 3: Sử dụng liệu datasets/gradedata.csv, tạo biểu đồ phân tán (scatter plot) thời gian (hours) điểm (grade) sinh viên Dựa biểu đồ, nhận xét mối quan hệ điểm thời gian học Bài 4: Sử dụng liệu datasets/gradedata.csv, tạo biểu đồ phân tán (scatter plot) tuổi (age) điểm (grade) sinh viên Dựa biểu đồ, nhận xét mối quan hệ điểm tuổi 52 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 CODE MẪU Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/axisdata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() df.hist(column="Cars Sold", by="Gender") Bài import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ten = ['Trung','Cảnh','Bảo','Quốc','Tùng'] vangLT = [3,5,1,0,2] vangTH = [2,1,0,0,1] khongNB = [0,3,0,2,1] duLieu = zip(ten,vangLT,vangTH,khongNB) cot=['Tên sinh viên', 'Vắng lý thuyết', 'Vắng thực hành','Không nộp bài'] df = pd.DataFrame(data = duLieu, columns=cot) df['Tổng lỗi'] = df['Vắng lý thuyết'] + df['Vắng thực hành'] + df['Không nộp bài'] df plt.pie(df['Tổng lỗi'], labels=df['Tên sinh viên'], explode=(0,0.15,0,0,0), startangle=200, autopct='%1.1f%%',) plt.axis('equal') plt.show() Bài import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline Location = "datasets/gradedata.csv" df = pd.read_csv(Location) df.head() plt.scatter(df['hours'], df['grade']) 53 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com) lOMoARcPSD|15978022 Bài 54 Downloaded by Quang Quang (khoa31141020806@gmail.com)