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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何在Python中使用matplotlib模塊模擬擲骰子,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
骰子類
# die.py 骰子類模塊 from random import randint class Die(): """骰子類""" def __init__(self, num_sides=6): """默認六面的骰子""" self.num_sides = num_sides def roll(self): """擲骰子的方法""" return randint(1, self.num_sides)
折線圖擲骰子
# die_visual_plot.py 使用plot可視化骰子 import matplotlib.pyplot as plt from die import Die # Initialization die = Die() # 擲骰子 results = [die.roll() for x in range(1000)] # 分析結果 frequencies = [results.count(x) for x in range(1, die.num_sides+1)] # 可視化結果 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') # 設置圖表 plt.title('Roll a die using matplotlib', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Frequency', fontsize=14) # 顯示數據 for x, y in zip(values, frequencies): # 將y數據加載到(x,y)位置 plt.text(x, y, y, fontsize=12, color='red', ha='center', va='bottom') # 顯示結果 plt.show()
散點圖擲骰子
# die_visual_scatter.py 使用scatter可視化骰子 import matplotlib.pyplot as plt from die import Die # Initialization die = Die() # 擲骰子 results = [die.roll() for x in range(1000)] # 分析結果 frequencies = [results.count(x) for x in range(1, die.num_sides+1)] # 可視化結果 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) # 設置圖表 plt.title('Roll a die using matplotlib', fontsize=24) plt.xlabel('Value', fontsize=14) plt.ylabel('Frequency', fontsize=14) # 顯示數據 for x, y in zip(values, frequencies): # 將y數據加載到(x,y)位置 plt.text(x, y, y, fontsize=12, color='red', ha='center', va='bottom') # 顯示結果 plt.show()
上述就是小編為大家分享的如何在Python中使用matplotlib模塊模擬擲骰子了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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