【python3】第15章生成数据

绘制简单的折线图

import matplotlib.pyplot as plt

 

input_values = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = [1, 4, 9, 16, 25]

 

plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)  # 决定plot()绘制的线条的粗细

plt.title('Square Numbers', fontsize=24)  # 给图标设置标题

plt.xlabel('Value', fontsize=14)  # 为x轴设置标题

plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)  # 为y轴设置标题

 

plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)  # 设置刻度的样式，axis=x/y

 

plt.show()  # 打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形

 

绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt

 

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]

# y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none', s=40)  # 设置点的颜色，删除数据点的轮廓，绘制图形时使用的点的尺寸

 

plt.title('Square Number', fontsize=24)

plt.xlabel('Value', fontsize=14)

plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

 

plt.tick_params(axis="both", which='major', labelsize=10)

plt.axis([0, 50, 0, 100])  # 设置每个坐标轴的取值范围

 

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

 

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]

y_values = [x**2 for x in x_values]、

# 颜色映射，从起始颜色渐变到结束颜色。将参数c设置成一个y值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=40) 

 

plt.title('Square Number', fontsize=24)

plt.xlabel('Value', fontsize=14)

plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

 

plt.tick_params(axis="both", which='major', labelsize=10)

plt.axis([0, 50, 0, 100])

 

plt.show()

 

 

# plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')

# 第一个实参指定要以什么样的文件名保存图标，将存储在scatter_squares.py所在目录中

# 第二个实参指定图标多余的空白区域裁剪掉。如果要保留周围空白区域，可省略这个实参

 

随机漫步

1、RandomWalk的类，它随机选择前进方向。这个类需要三个属性，一个是存储随机漫步次数的变量，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y的坐标

random_walk

from random import choice

 

class RandomWalk():

    """一个生成随机漫步数据的类"""

 

    def __init__(self, num_points=5000):

        """初始化随机漫步的属性"""

        self.num_points = num_points

 

        # 所有随机漫步都始于(0, 0)

        self.x_values = [0]

        self.y_values = [0]

 

    def fill_walk(self):

        """计算随机漫步包含的所有点"""

 

        # 不断漫步，直到列表达到所指定的长度

        while len(self.x_values) < self.num_points:

            # 决定前进方向以及沿这个方向前进的距离

            x_direction = choice([1, -1])

            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])  # 随机选择一个0~4之间的整数

            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

 

            # 拒绝原地踏步

            if x_step == 0 and y_step == 0:

                continue

 

            # 计算下一个点的x和y值

            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)

rw_visual

import matplotlib.pyplot as plt

from test_matplotlib.random_walk import RandomWalk

 

# 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步

while True:

    # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来

    rw = RandomWalk(50000)

    rw.fill_walk()

 

    # 设置绘图窗口的尺寸。dpi向figure()传递该分辨率

    plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))

 

    point_number = list(range(rw.num_points))

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_number, cmap=plt.cm.Blues,

                edgecolors='none', s=1)

    plt.title('包含n个点的随机漫步', fontsize=24)

 

    # 突出起点和终点

    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)

    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100)

 

    # 隐藏坐标轴，使用plt.axes()来将每条坐标轴的可见性设置为False

    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)

    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

 

    plt.show()

 

    keep_running = input("Make another walk?(y/n):")

    if keep_running == 'n':

        break

 

使用Pygal模拟掷骰子

die

from random import randint

 

class Die:

    """表示一个骰子的类"""

    def __init__(self, num_sides=6):

        """骰子默认为6面"""

        self.num_sides = num_sides

 

    def roll(self):

        """返回一个位于1和骰子面数之间的随机值"""

        return randint(1, self.num_sides)

die_visual

import pygal

from test_matplotlib.die import Die

 

# 创建一个D6和D10骰子

die_1 = Die()

die_2 = Die(10)

 

# 掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中

results = []

for roll_num in range(50000):

    result = die_1.roll() + die_2.roll()

    results.append(result)

 

# 分析结果

frequencies = []

max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides  # 可能出现的最大点数12为俩个骰子的最大可能点数之和，存储到max_result

for value in range(2, max_result+1):

    frequency = results.count(value)

    frequencies.append(frequency)

 

# 对结果进行可视化

hist = pygal.Bar()

 

hist.title = 'Results of rolling a D6 and a D10 50,000 times'

hist.x_labels = ['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'

 

# 使用add()将一系列值添加到图表中（向它传递要给添加的值指定的标签，还有一个列表，其中包含将出现在图标中的值。

# 将这个图表渲染成一个svg文件）

hist.add('D6 + D10', frequencies)

hist.render_to_file('die_visual.svg')