作者 | HIT-梦醒忘川
参考 |《Python编程从入门到实践》
文章目录
- 前言
- 一、Plotly安装
- 二、掷一个骰子
- 三、同时掷两个骰子
- 四、同时掷两个面数不同的骰子
- 总结
前言
在数学领域，掷骰子常被用来解释各种数据分析类型，而他在赌场和其他博弈场景中也有实际应用，在游戏《大富翁》以及众多角色扮演游戏中亦是如此。 下面让我们来探索这一平常又充满魅力的现象。
一、Plotly安装
1、Plotly模块安装：在cmd命令终端下输入命令：
pip install plotly
2、众所周知，cmd下载速度慢，这是由于经由外网网速极差，经常是几KB一秒，甚至有可能因为网速问题下载失败报红。所以为了加快下载速度，我们可以采用镜像服务器。这里推荐使用国内镜像即可快速安装成功：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple plotly
3、最后可以在cmd终端查询已经安装的python库：
pip list二、模拟掷一个骰子的情况 1.创建Died类
创建实例时，如果没有指定任何实参，面数默认为6；如果指定了实参，这个值将用于设置骰子的面数，骰子是按照面数命名的。
from random import randint
class Die:
def __init__(self, num_sides=6):
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
return randint(1, self.num_sides)
2.分析掷结果，绘制直方图
from plotly.graph_objs import Bar, Layout
from plotly import offline
die = Die()
results = []
for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
results.append(result)
frequencies = []
for value in range(1, die.num_sides+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
x_values = list(range(1,die.num_sides+1))
data = [Bar(x=x_values, y=frequencies)]
x_axis_config = {'title': 'Result'}
y_axis_config = {'title': 'Frequency of results'}
my_layout = Layout(title='Throw a D6 1000 times',
xaxis = x_axis_config, yaxis = y_axis_config)
offline.plot({'data':data, 'layout': my_layout}, filename='d6.html')
（1）为分析结果，我们创建新列表 frequencies ，用于存储每种点数出现的次数。
（2）为创建直方图，需要为每个可能出现的点数生成一个条形。我们将可能出现的点数存储在一个名为x_values 的列表中，并且 Plotly 不能够直接接受函数 range (）的结果，因此需要使用函数 list (）将其转换为列表。
（3）类 Bar (）表示绘制条形图的数据集，需要一个存储 x 值的列表和一个存储 y 值的列表。
（4）类 Layout (）返回一个指定图表布局和配置的对象。这里设置了图表的名称，并传人了 x 轴和 y 轴的配置字典。
（5）为生成图表，我们调用了函数 offline . plot () 这个函数需要一个包含数据和布局对象的字典，还接受一个文件名，指定要将图表保存到哪里。这里将输出存储到文件 d6.html 。
（6）运行程序时，会打开浏览器并显示文件 d6.html 。
三、模拟掷两个骰子的情况每次掷两个骰子时，将两个骰子的点数相加，结果存储在 result 当中。 可能出现的最大点数为两个骰子的最大可能点数之和，此值存储在 max_result 中。
创建两个 Die 实例，计算每次的总点数。
from plotly.graph_objs import Bar, Layout
from plotly import offline
die_1 = Die()
die_2 = Die()
results = []
for roll_num in range(1000):
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(1, max_result+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
x_values = list(range(1,max_result+1))
data = [Bar(x=x_values, y=frequencies)]
x_axis_config = {'title': 'Result', 'dtick':1}
y_axis_config = {'title': 'Frequency of results'}
my_layout = Layout(title='Throw two D6 1000 times',
xaxis = x_axis_config, yaxis = y_axis_config)
offline.plot({'data':data, 'layout': my_layout}, filename='d6_d6.html')
四、同时掷两个面数不同的骰子
下面创建一个6面的骰子和一个10面的骰子，观察同时投掷 50 000 次的结果如何：
from plotly.graph_objs import Bar, Layout
from plotly import offline
die_1 = Die()
die_2 = Die(10)
results = []
for roll_num in range(50_000):
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(1, max_result+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
x_values = list(range(1,max_result+1))
data = [Bar(x=x_values, y=frequencies)]
x_axis_config = {'title': 'Result', 'dtick':1}
y_axis_config = {'title': 'Frequency of results'}
my_layout = Layout(title='Throw a D6 and a D10 50_000 times',
xaxis = x_axis_config, yaxis = y_axis_config)
offline.plot({'data':data, 'layout': my_layout}, filename='d6_d10.html')
总结
通过使用 Plotly 模拟掷骰子的结果，我们能够非常自由地探索这种现象，并实现数据可视化。
