Python案例—掷骰子

NO.1

'''作者：Z_Howe版本：1.0功能：掷骰子实验：一个日期：2019/1/28
'''
import randomdef roll_selec():select_num = random.randint(1,6)return select_numdef main():try_times = eval(input('请输入您要模拟投掷骰子的总次数：'))list_1 = [0] * 6for i in range(try_times):result = roll_selec()for j in range(1,7):if result == j:list_1[j - 1] += 1for k,x in enumerate(list_1):print('点数{}模拟的次数为{}，概率为{}'.format(k+1,x,float(x/try_times)))if __name__ == '__main__':main()# 创新想法：想用类，但多次尝试失败，等会儿再想

模拟结果如下：

NO.2

'''作者：Z_Howe版本：2.03.0新增功能：实现数据可视化功能：掷骰子实验：两个工具：使用zip()函数，形成映射 + numerate也是形成映射日期：2019/1/29
'''import random
import matplotlib.pyplot as pltdef roll_select():select_num = random.randint(1,6)return select_numdef main():print()print('温馨提示：')print('鉴于可视化操作实现清晰性，请把输入的次数尽量调小！')print()try_times = eval(input('请输入您要模拟投掷骰子的总次数：'))dict_1 = dict(zip(list(range(2, 13)), [0]*11))result_list_1, result_list_2 = [], []for i in range(try_times):result_1, result_2 = roll_select(), roll_select()result_list_1.append(result_1)result_list_2.append(result_2)for j in range(2, 13):if (result_1 + result_2) == j:dict_1[j] += 1for k, r in dict_1.items():print('点数{}模拟的次数为{}，概率为{}'.format(k, r, float(r/try_times)))# 数据可视化操作（使用matplotlib.pyplot模板）x = range(1, try_times+1)# 形成二维坐标图，并设置透明度# y轴不能进入循环，能遍历列表plt.scatter(x, result_list_1,alpha=1)plt.scatter(x, result_list_2,alpha=1)plt.show()if __name__ == '__main__':main()

模拟结果如下图：

NO.3

'''作者：Z_Howe版本：2.0功能：掷骰子实验：两个3.0新增功能：实现数据可视化4.0新增功能：对结果进行简单的数据统计和分析,绘制直方图引用matplotlib.pyplot.hist(data, bins)data:数据列表   bins:分组边界工具：使用zip()函数，形成映射 + numerate也是形成映射日期：2019/1/29
'''import random
import matplotlib.pyplot as plt# 解决数据可视化操作的应用字符显示问题(一般是英文，现在改成中文)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedef roll_select():select_num = random.randint(1,6)return select_numdef main():print()print('温馨提示：')print('鉴于可视化操作实现清晰性，请把输入的次数尽量调小！')print()try_times = eval(input('请输入您要模拟投掷骰子的总次数：'))dict_1 = dict(zip(list(range(2, 13)), [0]*11))result_total = []for i in range(try_times):result_1, result_2 = roll_select(), roll_select()result_total.append(result_1+result_2)for j in range(2, 13):if (result_1 + result_2) == j:dict_1[j] += 1for k, r in dict_1.items():print('点数{}模拟的次数为{}，概率为{}'.format(k, r, float(r/try_times)))# 数据可视化操作plt.hist(result_total, bins=range(2, 14), normed=1, edgecolor='black', linewidth=1)plt.title('骰子点数统计')plt.xlabel('点数')plt.ylabel('频率')plt.show()if __name__ == '__main__':main()

模拟结果如下图所示：

NO.4

'''作者：Z_Howe版本：2.0功能：掷骰子实验：两个3.0新增功能：实现数据可视化4.0新增功能：对结果进行简单的数据统计和分析,绘制直方图5.0新增功能：使用科学计算库(NumPy:Numeric Python)简化程序，完善数据可视化结果工具：使用zip()函数，形成映射 + numerate也是形成映射日期：2019/1/29NumPy介绍(用Python实现的科学计算库)：1.强大的N维数组对象array2.成熟的科学函数库3.实用的线性代数、随机数生成函数NumPy的操作对象是多维数组ndarrayndarray.shape 数组的维度创建数组：np.array(<list>), np.arange()...改变数组形状 reshape()NumPy创建随机数组：np.random.randint(a,b,size=(元组))创建[a,b)之间形状为size的数组如：import numpy as nparr = np.random.randint(1,10,(3,4))print(arr)[[7 8 3 2][7 3 3 2][1 4 3 2]]np.histogram()输出直方图的统计结果，可以多个matplotlib 绘图补充· plt.xticks()设置x坐标的坐标点位置及标签· plt.title()设置绘图标题· plt.xlabel(), plt.ylabel()设置坐标轴的标签'''import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 解决数据可视化操作的应用字符显示问题(一般是英文，现在改成中文)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedef roll_select():select_num = random.randint(1,6)return select_numdef main():print()try_times = eval(input('请输入您要模拟投掷骰子的总次数：'))# 记录骰子的结果roll1_arr = np.random.randint(1, 7, (try_times, 1))roll2_arr = np.random.randint(1, 7, (try_times, 1))# 向量化操作:向量相加result_arr = roll1_arr+roll2_arr# bins是对应的range(2,14)的列举，而hist是每个点数对应的次数# 感觉histogram是一行一行读取矩阵hist,bins =np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))print(hist)print(bins)# 数据可视化操作plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), normed=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.8)# 定义每个坐标点上的名称tick_lables = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点','7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点']tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5plt.xticks(tick_pos, tick_lables)plt.title('骰子点数统计')plt.xlabel('点数')plt.ylabel('频率')plt.show()if __name__ == '__main__':main()

模拟结果如下图所示：

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