Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
2 5343781172763690906
| ПРИМЕЧАНИЕ
Возможно, при установке пакетов вам придется использовать команду pip3 вместо pip . Если же эта команда не работает, попробуйте исключить флаг --user . Галерея Pygal Примеры визуализаций, которые могут быть построены с использованием Pygal, представлены в галерее диаграмм: зайдите на сайт http://www.pygal.org/, щелкните на ссылке Documentation , затем щелкните на ссылке Chart
types
. Каждый пример со- провождается исходным кодом, так что вы сможете увидеть, как была построена каждая из визуализаций. Создание класса кубика Для моделирования броска одного кубика мы будем использовать следующий класс:
die.py from random import randint class Die(): """Класс, представляющий один кубик."""
"""По умолчанию используется шестигранный кубик.""" self.num_sides = num_sides
def roll(self): """"Возвращает случайное число от 1 до числа граней.""" return randint(1, self.num_sides) Метод __init__() получает один необязательный аргумент. Если при создании экземпляра кубика аргумент с количеством сторон не передается, по умолчанию создается шестигранный кубик. Если же аргумент присутствует, то переданное значение используется для определения количества граней . (Кубики принято обозначать по количеству граней: шестигранный кубик — D6, восьмигранный — D8 и т. д.) Моделирование бросков кубиков в Pygal 329 Метод
roll() использует функцию randint() для получения случайного числа в диапазоне от 1 до количества граней . Функция может вернуть начальное зна- чение , конечное значение ( num_sides ) или любое целое число в этом диапазоне. Бросок кубика Прежде чем строить визуализацию на основе этого класса, бросим кубик D6, вы- ведем результаты и убедимся в том, что они выглядят разумно:
from die import Die # Создание кубика D6. die = Die() # Моделирование серии бросков с сохранением результатов в списке. results = [] for roll_num in range(100): result = die.roll() results.append(result)
print(results) В точке создается экземпляр Die
с шестью гранями по умолчанию. В точке моделируются 100 бросков кубика, а результат каждого броска сохраняется в спи- ске results
. Выборка выглядит примерно так: [4, 6, 5, 6, 1, 5, 6, 3, 5, 3, 5, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 5, 3, 6, 3, 6, 5, 4, 1, 1, 4, 2, 3, 6, 4, 2, 6, 4, 1, 3, 2, 5, 6, 3, 6, 2, 1, 1, 3, 4, 1, 4, 3, 5, 1, 4, 5, 5, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 5, 6, 2, 5, 6, 1, 3, 2, 1, 1, 1, 6, 5, 5, 2, 2, 6, 4, 1, 4, 5, 1, 1, 1, 4, 5, 3, 3, 1, 3, 5, 4, 5, 6, 5, 4, 1, 5, 1, 2] Беглое знакомство с результатами показывает, что класс Die
работает. В результа- тах встречаются граничные значения 1 и 6, то есть модель возвращает наименьшее и наибольшее возможное значение; значения 0 и 7 не встречаются, а значит, все результаты лежат в диапазоне допустимых значений. Также в выборке встречаются все числа от 1 до 6, то есть представлены все возможные результаты. Анализ результатов Чтобы проанализировать результаты бросков одного кубика D6, мы подсчитаем, сколько раз выпадало каждое число: die_visual.py ...
# Моделирование серии бросков с сохранением результатов в списке. results = [] for roll_num in range(1000): result = die.roll() results.append(result) 330 Глава 15 • Генерирование данных # Анализ результатов. frequencies = [] for value in range(1, die.num_sides+1): frequency = results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) Так как Pygal используется для анализа, а не для вывода результатов, количество моделируемых бросков можно увеличить до 1000 . Для анализа создается пустой список frequencies , в котором хранится количество выпадений каждого значения. Программа перебирает возможные значения (от 1 до 6 в данном случае) в цикле , подсчитывает количество вхождений каждого числа в результатах , после чего присоединяет полученное значение к списку frequencies . Содержимое списка выводится перед построением визуализации: [155, 167, 168, 170, 159, 181] Результаты выглядят разумно: мы видим все шесть частот, по одной для каждого возможного результата при броске D6, и ни одна из частот не выделяется на общем фоне. А теперь займемся наглядным представлением результатов. Построение гистограммы Имея список частот, можно построить гистограмму результатов. Гистограмма пред- ставляет собой столбцовую диаграмму, наглядно отображающую относительные частоты результатов. Код построения гистограммы выглядит так:
import pygal ... # Анализ результатов. frequencies = [] for value in range(1, die.num_sides+1): frequency = results.count(value) frequencies.append(frequency)
# Визуализация результатов. hist = pygal.Bar() hist.title = "Results of rolling one D6 1000 times." hist.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6'] hist.x_title = "Result" hist.y_title = "Frequency of Result" hist.add('D6', frequencies) hist.render_to_file('die_visual.svg') Чтобы построить столбцовую диаграмму, мы создаем экземпляр pygal.Bar() , ко-
торый сохраняется в переменной hist
. Затем мы задаем атрибут title
объекта Моделирование бросков кубиков в Pygal 331 hist
(обычная строка, используемая как заголовок гистограммы), используем воз- можные результаты броска D6 как метки оси x , а также добавляем надпись для каждой из осей. Метод add()
используется для добавления на гистограмму серии значений (при этом ему передается метка для добавляемого набора и список значений, отображаемых на диаграмме). Наконец, диаграмма записывается в файл SVG, что предполагает имя файла с расширением .svg .
вкладку в любом браузере, а в ней откройте файл die_visual .svg (из папки, в которой был сохранен файл die_visual .py ). Диаграмма должна выглядеть примерно так, как на рис. 15.11. (Мы слегка изменили изображение для печати; по умолчанию Pygal генерирует диаграммы с более темным фоном, чем на рисунке.) жүктеу/скачать 7,86 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|