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这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在Python中使用matplotlib模块模拟掷骰子,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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# die.py 骰子类模块 from random import randint class Die(): """骰子类""" def __init__(self, num_sides=6): """默认六面的骰子""" self.num_sides = num_sides def roll(self): """掷骰子的方法""" return randint(1, self.num_sides)
折线图掷骰子
# die_visual_plot.py 使用plot可视化骰子 import matplotlib.pyplot as plt from die import Die # Initialization die = Die() # 掷骰子 results = [die.roll() for x in range(1000)] # 分析结果 frequencies = [results.count(x) for x in range(1, die.num_sides+1)] # 可视化结果 values = [x for x in range(1, die.num_sides+1)] plt.plot(values, frequencies, linewidth=2, marker='o', markerfacecolor='yellow', markersize=5, color='b') # 设置图表 plt.title('Roll a die using matplotlib', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Frequency', fontsize=14) # 显示数据 for x, y in zip(values, frequencies): # 将y数据加载到(x,y)位置 plt.text(x, y, y, fontsize=12, color='red', ha='center', va='bottom') # 显示结果 plt.show()
散点图掷骰子
# die_visual_scatter.py 使用scatter可视化骰子 import matplotlib.pyplot as plt from die import Die # Initialization die = Die() # 掷骰子 results = [die.roll() for x in range(1000)] # 分析结果 frequencies = [results.count(x) for x in range(1, die.num_sides+1)] # 可视化结果 values = [x for x in range(1, die.num_sides+1)] plt.scatter(values, frequencies, c=frequencies, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=10) # 设置图表 plt.title('Roll a die using matplotlib', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Frequency', fontsize=14) # 显示数据 for x, y in zip(values, frequencies): # 将y数据加载到(x,y)位置 plt.text(x, y, y, fontsize=12, color='red', ha='center', va='bottom') # 显示结果 plt.show()
上述就是小编为大家分享的如何在Python中使用matplotlib模块模拟掷骰子了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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