Python数据可视化—–生成数据二

使用Plotly模拟掷骰子：

安装Plotly:

在终端输入pip install plotly直接进行安装

要想模拟掷骰子，我们就必须先创建一个关于骰子的类。

创建Die类：

language_survey.py

from random import randint#导入随机数的库
class Die:#创建一个表示骰子的类
    def __init__(self,num_sides=6):#设置骰子的属性，为六面骰子
        self.num_sides=num_sides
    def roll(self):
        return randint(1,self.num_sides)#返回一个1-6范围内的随机数

掷骰子：

代码如下：

project1.py

from language_survey import Die#导入我们在另一个文件中所写的关于骰子的类
die=Die()#使用实例调用
results=[]#将产生的不同结果存储在一个列表中
for roll_num in range(100):
    result=die.roll()
    results.append(result)
print(results)

[6, 6, 3, 5, 6, 3, 3, 3, 4, 6, 6, 5, 3, 5, 5, 6, 2, 3, 6, 4, 4, 6, 5, 
5, 3, 6, 3, 3, 2, 3, 5, 4, 6, 2, 5, 3, 4, 1, 5, 3, 4, 6, 6, 4, 4, 2, 
4, 2, 5, 4, 4, 1, 3, 5, 1, 3, 5, 2, 4, 5, 6, 1, 1, 4, 4, 6, 5, 3, 6,
 5, 6, 5, 3, 1, 6, 4, 1, 5, 6, 1, 1, 3, 5, 6, 3, 4, 5, 4, 2, 5, 6, 4, 
 1, 5, 1, 1, 6, 2, 6, 2]

输出结果似乎是没有问题的，输出的数字范围都在0-6之间。

如果我们想记录投掷N次之后，某个点出现的次数而不需要具体的结果呢？
，很简单，我们可以通过再创建一个空列表用于存放投掷的某个点出现的次数。

对上述实例增加如下代码：

frequencies=[]
for value in range(1,die.num_sides+1):
    frequency=results.count(value)
    frequencies.append(frequency)
print(frequencies)

[15, 10, 23, 12, 17, 23]

绘制直方图：

直方图是一种条形图，指出了各种结果出现的频率，创建这种直方图的代码如下：

#对结果进行可视化
x_values=list(range(1,die.num_sides+1))#将可能出现的点数存储在名为x_values的列表中
#注：Plotly不能直接接受函数range()的结果，因此需要使用函数list将其转换为列表
data=[Bar(x=x_values,y=frequencies)]#Bar()表示用于绘制条形图的数据集，需要一个存储x值得列表和一个存储y值的列表
#注：Plotly类必须放在方括号内，因为数据集可能包括多个元素

#对横轴和纵轴设置标签
x_axis_config={'title':'结果'}
y_axis_cofig={'title':"结果的频率"}
#类Layout（）对图表的布局和标题进行设置
my_layout=Layout(title="掷一个六面的骰子1000次的结果：",xaxis=x_axis_config,yaxis=y_axis_cofig)
#调用offline.plot()的作用为了生成图表
#offline.plot()函数需要一个包含数据和布局对象的字典，并且还需要传入一个文件名，此后会将该图表放入该文件中
offline.plot({'data':data,'layout':my_layout},filename='d6.html')
print(frequencies)

运行程序后：

输出端结果：

[10, 20, 15, 17, 20, 18]

自动跳转至浏览器，呈现如下图所示的直方图：
注意，Plotly使该图表具有交互性，该交互性体现在我们将鼠标指向其中的任意条形，就能看到与之相关联的数据。
还有不要忽视了左上角的这些图标，它也有许多实际性的作用，比如可以帮助我们缩放平移和保存图像。

同时掷两个面数相同的骰子：

前面我们学习了投掷一个骰子就需要创建与其相关的类，现在我们也需要给第二个骰子创建属于它的类,每次投掷时都将两个骰子的点数进行相加，并将其存储在results中。

其需要修改的代码如下：

---snip---
die_2=Die()#创建属于第二个骰子的类
results=[]
for roll_num in range(100):
    result=die_1.roll()+die_2.roll()#返回的结果为两个骰子点数和
    results.append(result)
frequencies=[]
max_result=die_1.num_sides+die_2.num_sides#最大点数之和
for value in range(2,max_result+1):#点数之和的可能值
    frequency=results.count(value)
    frequencies.append(frequency)
x_values=list(range(2,max_result+1))
data=[Bar(x=x_values,y=frequencies)]
x_axis_config={'title':'结果',"dtick":1}#ditick的作用：指定x轴显示的刻度间距
y_axis_cofig={'title':"结果的频率"}
my_layout=Layout(title="掷一个六面的骰子100次的结果：",xaxis=x_axis_config,yaxis=y_axis_cofig)
offline.plot({'data':data,'layout':my_layout},filename='d6_d6.html')
print(frequencies)

运行之后结果为：

输出端结果：

[7, 3, 8, 11, 9, 16, 17, 14, 6, 5, 4]

自动跳转至浏览器，呈现如下图所示的直方图：

同时投掷两个面数不同的骰子：

只需要在创建新的类的时候传递参数为10，将默认值6覆盖，然后将骰子投掷的次数范围改变。

代码如下：

from plotly.graph_objs import Bar,Layout
from plotly import offline
from language_survey import Die
die_1=Die()
die_2=Die(10)#创建10面的骰子
results=[]
for roll_num in range(50_000):#改变投掷次数
    result=die_1.roll()+die_2.roll()
    results.append(result)
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)
x_values=list(range(2,max_result+1))
data=[Bar(x=x_values,y=frequencies)]
x_axis_config={'title':'结果',"dtick":1}
y_axis_cofig={'title':"结果的频率"}
my_layout=Layout(title="掷一个六面和十面的骰子50_000次的结果：",xaxis=x_axis_config,yaxis=y_axis_cofig)
offline.plot({'data':data,'layout':my_layout},filename='d6_d10.html')
print(frequencies)

运行之后结果为：

输出端结果：

[816, 1676, 2568, 3351, 4217, 5061, 4977, 5041, 4870, 5043, 4167, 3309, 2432, 1671, 801]

自动跳转至浏览器，呈现如下图所示的直方图：