本文關(guān)鍵為大家分享了python大數(shù)據(jù)可視化pygal仿真模擬搖篩子完成實(shí)例,感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下,希望可以有一定的幫助,祝愿大家多多的不斷進(jìn)步,盡早漲薪
數(shù)據(jù)可視化包Pygal形成可放大矢量圖格式文檔
還可以在規(guī)格不同類型的屏上全自動(dòng)放大,表明數(shù)據(jù)圖表
#安裝pygal pip install pygal ''' 想要了解Pygal可生成什么樣的圖表,可訪問http://www.pygal.org/ 單擊document,點(diǎn)擊chart types,每個(gè)示例都包含源代碼 ''' from random import randint #創(chuàng)建一個(gè)骰子的類 class Die(): def __init__(self,num_sides=6): self.num_sides=num_sides def roll(self): #返回一個(gè)位于1和骰子面數(shù)之間的隨機(jī)值 return randint(1,self.num_sides) #擲骰子 die=Die() #創(chuàng)建一個(gè)列表,將結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)列表中 results=[] #投100次 for roll_num in range(100): result=die.roll() results.append(result) print(results) [3,4,2,2,6,5,5,5,2,3,1,4,3,2,1,2,3,6,6,5,5,3,2,3,1,1,4,1,4,6,1,6,2,3,4,6,2,5,5,1,6,1,5,4,3,3,4,5,6,3,5,1,4,3,5,6,6,6,4,6,5,6,5,4,6,3,1,4,1,4,2,1,1,4,4,4,2,3,1,4,6,2,1,5,6,2,2,6,6,3,6,2,6,6,4,4,2,1,1,6]
分析結(jié)果,計(jì)算每個(gè)點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)
frequencies=[] for value in range(1,die.num_sides+1): frequency=results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) [10,23,13,9,26,19]
繪制直方圖
import pygal hist=pygal.Bar() hist.title='results of rolling one d6 100 times' hist.x_lables=['1','2','3','4','5','6'] hist.x_title='result' hist.y_title='frequency of result' hist.add('d6',frequencies) #將圖渲染為SVG文件,需要打開瀏覽器,才能查看生成的直方圖 hist.render_to_file('die_visual.svg')
同時(shí)投擲兩個(gè)骰子
from random import randint #創(chuàng)建一個(gè)骰子的類 class Die(): def __init__(self,num_sides=6): self.num_sides=num_sides def roll(self): #返回一個(gè)位于1和骰子面數(shù)之間的隨機(jī)值 return randint(1,self.num_sides) #擲骰子 die1=Die() die2=Die() #創(chuàng)建一個(gè)列表,將結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)列表中 results=[] #投100次 for roll_num in range(100): result=die1.roll()+die2.roll() results.append(result) print(results) #分析結(jié)果,計(jì)算每個(gè)點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù) frequencies=[] max_result=die1.num_sides+die2.num_sides for value in range(1,max_result+1): frequency=results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) #繪制直方圖 import pygal hist=pygal.Bar() hist.title='results of rolling one d6 dice 100 times' hist.x_lables=['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'] hist.x_title='result' hist.y_title='frequency of result' hist.add('d6+d6',frequencies) #將圖渲染為SVG文件,需要打開瀏覽器,才能查看生成的直方圖 hist.render_to_file('die_visual.svg') [4,7,4,5,8,4,3,6,8,9,8,11,9,11,8,8,5,6,10,5,11,7,4,3,12,12,7,2,4,9,9,5,7,10,4,7,4,6,5,6,7,2,7,9,7,6,11,5,9,6,11,4,8,10,7,9,5,4,3,7,4,10,5,7,2,6,4,2,2,5,5,9,6,3,6,10,12,7,4,11,8,6,10,5,7,5,5,7,9,4,11,6,7,8,6,11,6,4,3,12] [0,5,5,14,13,13,15,8,9,6,8,4]
同時(shí)投擲兩個(gè)面數(shù)不同骰子
from random import randint #創(chuàng)建一個(gè)骰子的類 class Die(): def __init__(self,num_sides=6): self.num_sides=num_sides def roll(self): #返回一個(gè)位于1和骰子面數(shù)之間的隨機(jī)值 return randint(1,self.num_sides) #擲骰子 die1=Die() die2=Die(10) #創(chuàng)建一個(gè)列表,將結(jié)果存儲(chǔ)在一個(gè)列表中 results=[] #投100次 for roll_num in range(100): result=die1.roll()+die2.roll() results.append(result) print(results) #分析結(jié)果,計(jì)算每個(gè)點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的次數(shù) frequencies=[] max_result=die1.num_sides+die2.num_sides for value in range(1,max_result+1): frequency=results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies)
#繪制直方圖
import pygal hist=pygal.Bar() hist.title='results of rolling one d10 dice 100 times' hist.x_lables=['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16'] hist.x_title='result' hist.y_title='frequency of result' hist.add('d6+d10',frequencies) #將圖渲染為SVG文件,需要打開瀏覽器,才能查看生成的直方圖 hist.render_to_file('die_visual.svg') [5,3,6,13,8,9,10,11,11,4,5,14,11,10,11,8,14,12,16,8,9,11,7,11,9,2,8,9,9,10,7,8,12,11,8,12,9,9,10,11,8,14,10,12,10,7,12,5,4,8,6,7,7,11,9,16,6,13,6,10,6,7,16,9,14,5,7,12,8,9,11,11,6,11,5,8,11,16,4,10,5,10,13,4,9,9,11,9,11,13,7,13,13,5,5,4,5,3,12,14] [0,1,2,5,9,6,8,10,13,9,15,7,6,5,0,4]
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摘要:下面,作者介紹了八種在中實(shí)現(xiàn)的可視化工具包,其中有些包還能用在其它語(yǔ)言中。當(dāng)提到這些可視化工具時(shí),我想到三個(gè)詞探索數(shù)據(jù)分析。還可以選擇樣式,它模擬了像和等很流行的美化工具。有很多數(shù)據(jù)可視化的包,但沒法說哪個(gè)是最好的。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019029121); 作者:Aaron Frederick 喜歡用...
本文主要是給大家介紹了python大數(shù)據(jù)可視化制作全球人口地形圖的實(shí)例詳細(xì)說明,感興趣的小伙伴可以參考借鑒一下,希望可以有一定的幫助,祝愿大家盡可能發(fā)展,盡早漲薪 序言 信息來源:population_data.json, 先看看數(shù)據(jù)信息長(zhǎng)什么樣 [ { "CountryName":"ArabWorld", "Country...
摘要:最終證明,及其相關(guān)工具的效率很高,但就演示而言它們并不是最好的工具。我按編號(hào)用顏色編碼了每個(gè)節(jié)點(diǎn),代碼如下用于可視化上面提到的稀疏圖形的代碼如下這個(gè)圖形非常稀疏,通過最大化每個(gè)集群的間隔展現(xiàn)了這種稀疏化。 showImg(http://upload-images.jianshu.io/upload_images/13825820-3a550fd2e61e1674.jpg?imageMo...
摘要:小結(jié)本篇主要講述了如何生成數(shù)據(jù)集以及如何對(duì)其進(jìn)行可視化如何使用創(chuàng)建簡(jiǎn)單的圖表如果使用散點(diǎn)圖來探索隨機(jī)漫步過程如何使用創(chuàng)建直方圖,以及如何使用直方圖來探索同時(shí)擲兩個(gè)面數(shù)不同的骰子的結(jié)果。 《Python編程:從入門到實(shí)踐》筆記。從本篇起將用三篇的篇幅介紹如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。 1. 前言 從本篇開始,我們將用三篇的篇幅來初步介紹如何使用Python來進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化操作。本篇的...
摘要:本節(jié)中將繪制幅圖像收盤折線圖,收盤價(jià)對(duì)數(shù)變換,收盤價(jià)月日均值,收盤價(jià)周日均值,收盤價(jià)星期均值。對(duì)數(shù)變換是常用的處理方法之一。 《Python編程:從入門到實(shí)踐》筆記。本篇是Python數(shù)據(jù)處理的第二篇,本篇將使用網(wǎng)上下載的數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。 1. 前言 本篇將訪問并可視化以兩種常見格式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù):CSV和JSON: 使用Python的csv模塊來處理以CSV(逗號(hào)分隔的值)...
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