当前位置 博文首页 > 孤寒者的博客：数据可视化入门篇----使用Pygal模拟掷骰子
使用python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表，这狠有用，因为它们将自动缩放，以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用图表，请考虑使用Pygal来生成它们，因为这样它们在任何设备上显示时都很美观。
对掷骰子的结果进行分析。掷6面的常规骰子时，可能出现的结果为1~6点，且出现每种结果的可能性相同。然而，如果同时掷两个骰子，某些点数出现的可能性将比其他点数大。为确定哪些点数出现的可能性最大，我们将生成一个表示掷骰子结果的数据集，并根据结果绘制出一个图形。
此类模拟掷一个骰子：
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
通过观察运行结果，发现无异常！
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
#创建一个D6
die = Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results = [] # 列表解析表达式代替：results = [die.roll() for roll_num in range(1000)]
for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
results.append(result)
print(results)
为分析掷一个六面骰子的结果，我们计算每个点数出现的次数：
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
#创建一个D6
die = Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results = [] # 列表解析表达式代替：results = [die.roll() for roll_num in range(1000)]
for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies = [] # 列表解析表达式代替：frequencies = [results.count(value) for value in range(1, die.num_sides+1)]
for value in range(1,die.num_sides+1):
frequency = results.count(value) #计算在1000次掷骰子结果中各个面数出现的次数。
frequencies.append(frequency)
print(frequencies)
直方图是一种条形图，指出了各种结果出现的频率！
import pygal
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
#创建一个D6
die = Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results = [] # 列表解析表达式代替：results = [die.roll() for roll_num in range(1000)]
for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies = [] # 列表解析表达式代替：frequencies = [results.count(value) for value in range(1, die.num_sides+1)]
for value in range(1,die.num_sides+1):
frequency = results.count(value) #计算在1000次掷骰子结果中各个面数出现的次数。
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化，即绘制直方图
hist = pygal.Bar()
hist.title = "Results of rolling one D6 1000 times." # 用于标识直方图的字符串
hist.x_labels = ['1','2','3','4','5','6'] # x轴的标签
hist.x_title = "Result" # x轴标题
hist.y_title = "Frequency of Result" # y轴标题
# 使用add()将一系列值添加到图表中（向它传递要给添加的值指定的标签，还有一个包含将出现在图标中的值的列表）
hist.add('D6',frequencies)
# 将图表渲染为一个SVG文件，这种文件的拓展名必须为.svg
hist.render_to_file('一个骰子.svg')
每次掷两个都为6面的骰子时，都将两个骰子的点数相加，并将结果存储在results中：
import pygal
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
#创建两个骰子
die_1 = Die()
die_2 = Die()
#掷骰子多次，并将结果存储到一个列表中
results = [] # 列表解析表达式代替：results = [die_1.roll() + die_2.roll() for roll_num in range(1000)]
for roll_num in range(1000):
result = die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies = [] #列表解析表达式代替：frequencies = [results.count(value) for value in range(2, max_result+1)]
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides #列表解析表达式里有个max_result
for value in range(2,max_result+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#可视化结果
hist = pygal.Bar()
hist.title = "Results of rolling two D6 dice 1000 times."
hist.x_labels = ['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12']
hist._x_title = "Result"
hist._y_title = "Frequency of Result"
hist.add('D6 + D6',frequencies)
hist.render_to_file('俩骰子.svg')
此图表显示了掷两个6面骰子时得到的大致结果。如你所见：总点数为2或12的可能性最小，而总点数为7的可能性最大。原因显而易见。
下面创建一个6面骰子和一个10面骰子，看看同时掷这俩骰子50000次的结果如何：
import pygal
from random import randint
class Die():
'''创建一个骰子的类'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默认为6面'''
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
'''返回一个位于1和骰子面数之间的随机值'''
return randint(1,self.num_sides)
#创建一个D6和一个D10
die_1 = Die()
die_2 = Die(10)
#掷骰子多次，并将结果存储在一个列表中
results = []
for roll_num in range(50000):
result = die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies = []
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
for value in range(2,max_result+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#可视化结果
hist = pygal.Bar()
hist.title = "Results of rolling a D6 and a D10 50000 times."
hist.x_labels = ['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16']
hist._x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
hist.add('D6 + D10',frequencies)
hist.render_to_file('俩不一样的骰子.svg')
观图可知：可能性最大的点数不是一个，而是5个，这是因为导致出现最小点数和最大点数的组合都只有一种（1和1以及6和10），但面数较小的骰子限制了得到中间点数的组合数：得到总点数7,8,9，,1和11的组合数都是六种。因此，这些总点数是最常见的结果，它们出现的可能性相同！
