目录

• 案例7 模拟掷骰子
• 功能1.0 模拟和统计
• 功能2.0 同时模拟两个骰子
• 功能3.0 结果可视化
• 功能4.0 简单的数据统计和分析
• 功能5.0 使用科学计算库简化程序
• 课后思考

案例7 模拟掷骰子

功能1.0 模拟和统计

模拟掷骰子并且记录频数和频率

生成随机数的方法：

• choice() 从列表中随机返回一个值
• sample(,k) 从列表中随机抽取k个值
• random模块的一系列ran函数

import numpy as np
import pandas as pd

enumerate 遍历列表，返回每个元素的索引和值

#模拟掷骰子
def roll_dic():
roll = np.random.randint(1,7)
return roll

#定义主函数
def main():
total_times = 10000
#初始化列表
result_list = [0] * 6

for i in range(total_times):
roll = roll_dic()
for j in range(1,7):
if roll == j:
result_list[j-1] += 1

for i,x in enumerate(result_list):
print('点数{}的次数：{}，频率：{}'.format(i + 1,x,x / total_times))

main()

点数1的次数：1644，频率：0.1644
点数2的次数：1633，频率：0.1633
点数3的次数：1664，频率：0.1664
点数4的次数：1708，频率：0.1708
点数5的次数：1672，频率：0.1672
点数6的次数：1679，频率：0.1679

功能2.0 同时模拟两个骰子

• 借助字典来储存模拟结果
• 借助zip()函数来生成字典

def main():
total_times = 10000
#初始化列表
result_list = [0] * 11
roll_list = list(range(2,13))
#将键值对合并
roll_dict = dict(zip(roll_list,result_list))

for i in range(total_times):
roll1 = roll_dic()
roll2 = roll_dic()
for j in range(2,13):
if (roll1 + roll2) == j:
roll_dict[j] += 1

#i是字典的键，点数和；x是字典的值，点数和出现的次数
for i,x in roll_dict.items():
print('点数{}的次数：{}，频率：{}'.format(i,x,x / total_times))

main()

点数2的次数：274，频率：
20000
0.0274
点数3的次数：532，频率：0.0532
点数4的次数：865，频率：0.0865
点数5的次数：1109，频率：0.1109
点数6的次数：1393，频率：0.1393
点数7的次数：1572，频率：0.1572
点数8的次数：1389，频率：0.1389
点数9的次数：1101，频率：0.1101
点数10的次数：869，频率：0.0869
点数11的次数：590，频率：0.059
点数12的次数：306，频率：0.0306

功能3.0 结果可视化

matplotlib模块

from matplotlib import pyplot as plt

def main():
total_times = 1000
#记录掷骰子的结果
roll1_list = []
roll2_list = []

for i in range(total_times):
roll1 = roll_dic()
roll2 = roll_dic()
roll1_list.append(roll1)
roll2_list.append(roll2)
#可视化
x = range(1,total_times + 1)
plt.scatter(x,roll1_list,alpha=0.1)
plt.scatter(x,roll2_list,alpha=0.1)
plt.show()

main()

功能4.0 简单的数据统计和分析

• 直方图

def main():
total_times = 100000
#记录掷骰子的结果
roll_list = []

for i in range(total_times):
roll1 = roll_dic()
roll2 = roll_dic()
roll_list.append(roll1 + roll2)

#可视化
plt.hist(roll_list,bins = range(2,14),density = True,edgecolor = 'black',width = 1)
plt.title('骰子点数统计图')
plt.xlabel('点数')
plt.ylabel('频率')
plt.show()
#因为函数更新，现在用density代替normed参数

main()

#默认设置中的字体不支持中文输出，需要重新设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#有时负号也会存在问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

main()

功能5.0 使用科学计算库简化程序

def main():
total_times = 10000
#直接借助numpy生成随机数矩阵
roll1_arr = np.random.randint(1,7,total_times)
roll2_arr = np.random.randint(1,7,total_times)
roll_arr = roll1_arr + roll2_arr
#np中的可视化
hist , bins =np.histogram(roll_arr,bins = range(2,14))
print(hist,'\n',bins)
#修改坐标标签
tick_labels = ['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(2,14) + 0.5
plt.xticks(tick_pos,tick_labels)

plt.hist(roll_arr,bins = range(2,14),density = True,edgecolor = 'black',linewidth = 1,rwidth = 0.8)
plt.title('骰子点数统计图')
plt.xlabel('点数')
plt.ylabel('频率')

plt.show()

main()

[ 293  542  878 1098 1356 1713 1359 1141  781  580  259]
[ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]

课后思考

掷3个骰子的可视化

def main():
total_times = 10000

roll1_arr = np.random.randint(1,7,total_times)
roll2_arr = np.random.randint(1,7,total_times)
roll3_arr = np.random.randint(1,7,total_times)
roll_arr = roll1_arr + roll2_arr + roll3_arr

tick_labels = ['3点','4点','5点','6点','7点',
'8点','9点','10点','11点','12点',
'13点','14点','15点','16点','17点','18点']
tick_pos = np.arange(3,20) + 0.5
plt.xticks(tick_pos,tick_labels)

plt.hist(roll_arr,bins = range(3,20),density = True,edgecolor = 'black',linewidth = 1,rwidth = 0.8)
plt.title('骰子点数统计图')
plt.xlabel('点数')
plt.ylabel('频率')

plt.show()

main()