《Python编程：从入门到实践》学习记录（15）项目-数据可视

• 安装可视化工具matplotlib
  • 一个数学会图库，可以绘制简单的图标，折线图，散点图。
• 检查是否安装了matplotlib
  image.png
• 安装matplotlib，必须使用pip3
  • pip3 install --user matplotlib
    image.png
    image.png
• 可访问 https://matplotlib.org查看可绘制的图形

# 绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# X轴对应的数据
x_value_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# Y轴对应的数据
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x_value_list, squares, linewidth=5)
# 设置图标的标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

image.png

# 绘制散点图

• 在指定的xy坐标绘制一个点: scatter(x,y)

import matplotlib.pyplot as plt

x_list = list(range(101))
y_list = [x ** 2 for x in x_list]
plt.scatter(x_list, y_list, c='red', edgecolors='green', s=10)
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
# 横纵坐标的范围
plt.axis([0, 100, 0, 11000])
# 展示图片
# plt.show()
# 保存图片到文件
plt.savefig('s.png', bbox_inches='tight')

image.png

# 模拟随机漫步(散点图)

• 生成随机x,y坐标点位 random_walk.py

from random import choice


class RandomWalk:
    def __init__(self, num_points=5000):
        self.num_points = num_points
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            x_direction = choice([1, -1])
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_step = x_direction * x_distance

            y_direction = choice([1, -1])
            y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_step = y_direction * y_distance

            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue
            next_x = self.x_values[-1] + x_step
            next_y = self.y_values[-1] + y_step
            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)

• 根据生成的随机点位绘图 rw_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt
from data_show.walk.random_walk import RandomWalk

while True:
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
    plt.show()
    con_str = input("continue(y/n)?\n")
    if con_str == 'y':
        continue
    else:
        break

• 结果

  
  image.png

# 使用Pygal绘制矢量图

• 官网: http://www.pygal.org/en/stable/index.html#

  • 可绘制的图形类型与文档: http://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/index.html

• 安装 pip install --user pygal==1.7
  

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• 需求描述：掷一个点数为1-6的六面骰子，掷1000次，统计每个点数出现的次数，并将统计结果绘制成柱状svg图

from random import randint
import pygal


class Die:
    """骰子"""

    def __init__(self, num_sides=6):
        """
        初始化方法
        :param num_sides: 骰子的面数
        """
        self.num_sides = num_sides

    def roll(self):
        """
        掷骰子，Return random integer in range [a, b], including both end points.
        :return:
        """
        return randint(1, self.num_sides)


def draw(data_dict: dict):
    """
    绘图
    :param data_dict: 
    :return:
    """
    hist = pygal.Bar()
    hist.title = "投掷1000次6面筛子的结果统计"
    hist.x_labels = data_dict.keys()
    hist.x_title = "点数"
    hist.y_title = "点数对应的次数"
    hist.add('6面骰子', data_dict.values())
    # 导出问文件，扩展名必须为`.svg`
    hist.render_to_file('die_visual.svg')


die = Die()
result_list = []
# 掷骰子并保存结果
for i in range(1000):
    result_list.append(die.roll())
# 点数:出现次数
point_count_dict = {}
# 分析每个点数出现的次数
for i in range(1, die.num_sides + 1):
    point_count_dict[i] = result_list.count(i)
# 绘图
draw(point_count_dict)

• 结果:(使用浏览器打开svg文件)

  • 各个点数出现的概率基本随机且相近

    
    image.png

• 需求：同时投掷两个6面骰子，统计两个骰子的结果之和

from random import randint
import pygal


class Die:
    """骰子"""

    def __init__(self, num_sides=6):
        """
        初始化方法
        :param num_sides: 骰子的面数
        """
        self.num_sides = num_sides

    def roll(self):
        """
        掷骰子，Return random integer in range [a, b], including both end points.
        :return:
        """
        return randint(1, self.num_sides)


def draw(data_dict: dict):
    """
    绘图
    :param data_dict:
    :return:
    """
    hist = pygal.Bar()
    hist.title = "投掷两个1000次6面筛子的结果统计"
    hist.x_labels = data_dict.keys()
    hist.x_title = "两个骰子的点数之和"
    hist.y_title = "点数对应的次数"
    hist.add('两个6面骰子', data_dict.values())
    # 导出问文件，扩展名必须为`.svg`
    hist.render_to_file('die_visual.svg')


die1 = Die()
die2 = Die()
result_list = []
# 掷骰子并保存结果
for i in range(1000):
    result_list.append(die1.roll() + die2.roll())
# 点数:出现次数
point_count_dict = {}
# 分析每个点数出现的次数
for i in range(2, 2 * die1.num_sides + 1):
    point_count_dict[i] = result_list.count(i)
# 绘图
draw(point_count_dict)

• 结果

  • 出现点数之和为7的概率永远是最高的，因为7的组合方式最多~

    
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