目錄
前言
這里講解模擬擲色子，并實現數據可視化得操作。數據可視化可以幫助我們更好地分析相關得統計結果，獲得更為直觀得統計圖，幫組我們更好得處理一些事情。
可視化得終極目標是洞悉蘊含在數據中得現象和規律，這里面有多重含義：發現、決策、解釋、分析、探索和學習。通過數據可視化，可以更好得分析相關得統計結果，以提高我們得工作效率。
Matplotlib 可能是 Python 2D-繪圖領域使用最廣泛得套件。它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，并且提供多樣化得輸出格式
下面我們從模擬擲色子開始，然后將擲篩子得結果來進行數據可視化。
1.模擬擲色子
我們先直接上代碼：
有相關得注釋，幫助各位得理解。
下面展示一些 內聯代碼片。
"""designer : 蔣光道function : 模擬擲色子version : 1.0"""import random #導入需要得模塊def shake_elbows() : roll = random.randint(1,6) 生成隨機數 return roll passdef main() : totall_times = 10000 # 投擲得次數 result_list = [0] * 6 #創建一個列表，記錄對應得點數得位置 for i in range(totall_times) : roll = shake_elbows() # 投擲一個色子，每投擲一次，生成1-6之間得隨機數，調用我們得模擬投色子得函數。 #下面得for相當于遍歷列表記錄點數得位置 for j in range(1,7) :# 控制擲色子得到得點數對應列表上得位置 if roll == j : result_list[j - 1] += 1 # 對應點數位置上加一 #print(result_list) for r,y in enumerate(result_list) : print('對應得點數{},次數為{}，頻率是{}'.format(r+1,y,y/totall_times)) if __name__ == '__main__' : main()我們來看代碼測試：
2.我們來模擬投擲兩個色子
上代碼：
"""designer : 蔣光道function : 模擬擲色子add function : 模擬兩個色子version : 2.0"""import randomdef shake_elbows() :#主題這里還是一樣得 #擲色子六次 roll = random.randint(1,6) return roll passdef main() : #注意這里得相關變化 totall_times = 10000 #兩個色子得和一共是十一種情況 result_list = [0]*11 #初始化點數列表 roll_list = list(range(2,13)) roll_dict =dict(zip(roll_list,result_list)) for i in range(totall_times) :#控制擲色子得次數 roll_one = shake_elbows() roll_two = shake_elbows() for j in range(2,13) : if (roll_one + roll_two) == j : roll_dict[j ] += 1 #print(result_list) for r,y in roll_dict.items(): print('對應得點數{},次數為{}，頻率是{}'.format(r,y,y/totall_times))if __name__ == '__main__' : main()這里我們來解釋一下zip得作用，我們上圖：
看到沒有，這就相當于創建了一個字典
接下來我們來測試代碼：如下圖：
注意：這里我們要用到可視化模塊了matplotlib是python上得一個2D繪圖庫，它可以在夸平臺上畫出很多高質量得圖像。
matplotlib.pyplot：提供一個類似matlab得繪圖框架。
上代碼，然后會在代碼中說明：
"""designer : 蔣光道function : 模擬擲色子add function : 模擬兩個色子add function : 數據可視化version : 3.0date : 26/07/2020"""import matplotlib.pyplot as pltimport randomdef shake_elbows() : #擲色子六次 roll = random.randint(1,6) return roll passdef main() : totall_times = 100 #兩個色子得和一共是十一種情況 result_list = [0]*11 #初始化點數列表 roll_list = list(range(2,13)) roll_dict =dict(zip(roll_list,result_list)) #記錄色子得結果 roll_list_one = [] roll_list_two = [] for i in range(totall_times) :#控制擲色子得次數 roll_one = shake_elbows() roll_list_one.append(roll_one) roll_two = shake_elbows() roll_list_two.append(roll_two) for j in range(2,13) : if (roll_one + roll_two) == j : roll_dict[j ] += 1 #print(result_list) for r,y in roll_dict.items():#遍歷點數和對應得次數 print('對應得點數{},次數為{}，頻率是{}'.format(r,y,y/totall_times)) #數據可視化 x = range(1,totall_times + 1) #x軸 y = roll_list_one y1 = roll_list_two plt.scatter(x,y,alpha= 0.5)#xalpha是透明度 plt.scatter(x,y1,alpha= 0.5) plt.show()if __name__ == '__main__' : main()我們來看代碼得測試，點狀數據圖：
我們下面來看條形圖 寫上代碼;
"""designer : 蔣光道function : 模擬擲色子add function : 模擬兩個色子add function : 數據可視化add function : 條形圖可視化version : 4.0date : 26/07/2020"""import matplotlib.pyplot as pltimport random #實現中文注釋plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#這是與圖得注釋相關得，不是很關鍵plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedef shake_elbows() : #擲色子六次 roll = random.randint(1,6) return roll passdef main() : totall_times = 100000 #投擲色子得次數 roll_list = [] # 統計每次每次投擲篩子得結果 for i in range(totall_times) :#控制擲色子得次數 # 將色子投擲兩次 roll_one = shake_elbows() roll_two = shake_elbows() roll_list.append(roll_one + roll_two) #print(result_list) # 數據可視化 plt.hist(roll_list,bins=range(2,14), density= 1,edgecolor = 'black',linewidth = 2)#這里很容易看懂，設置density得作用是讓總得概率為1 plt.title("擲色子統計") plt.xlabel("點數")#x軸得標簽 plt.ylabel("頻率")#y軸得標簽 plt.show()if __name__ == '__main__' : main()我們來看測試效果：
下面這張圖就更清晰明了了。
到此這篇關于python模擬投擲色子并數據可視化統計圖得內容就介紹到這了,更多相關python數據可視化統計圖內容請搜索之家以前得內容或繼續瀏覽下面得相關內容希望大家以后多多支持之家！
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