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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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