使用Python可视化Pygal包来生成可缩放的矢量图形文件！
对于在尺寸不同的屏幕上显示图标，它们将自动缩放以适合观看者的屏幕，如果以在线的方式使用图标，建议使用Pygal来生成，这样在任何设备上显示都会很美观！！！
1、安装Pygal
安装Pygal有好几种办法这边简略带过！！！
介绍一种在pycharm中直接安装的方法！
1、在File文件中打开Settings
2、找到Project:untitled打开Projiect lnterpreter右上方的+号
3、输入我们要安装的Pygal包，选中Specify version,点击左下方Install Package,出现绿色显示安装完成
4、查询下是否安装完成，在pycharm下方找到Terminal,并输入pip list,这时候我们查看到Pygal安装完成2.4.0版本。
2、Pypal画廊
了解使用Pygal可创建什么样的图标，可访问官网http://www.pygal.org/单击Documentation，再单击Chart types
3、创建Die类
下面的类模拟掷一个骰子：
创建die.py文件
from random import randint class Die(): """表示一个骰子的类""" def __init__(self, num_sides=6): #_init_()接受一个可选参数，如果没有指定任何实参，面数默认为6 """骰子默认为六面""" self.num_sides = num_sides def roll(self): #方法roll()使用randint()来返回 """返回一个位于1和骰子面熟之间的随机值""" return randint(1,self.num_sides)
4、掷骰子
使用Die类来掷骰子，将结果打印
新建一个die_visual.py文件
from matp.touzi.die import Die #创建一个Die实例 die=Die() #掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中 results=[] for roll_num in range(100): result=die.roll() results.append(result) print(results)
通过对列表的打印，我们可以的下列结果集：
在效果图中我们可以看出，并未出现0和7的值所有结果有效
5、分析结果
在上述代码中，我们得到了骰子所有可能的列表，现在我们需要分析每个点出现的次数：
在die_visual.py文件添加修改：
from matp.touzi.die import Die #创建一个Die实例 die=Die() #掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中 results=[] for roll_num in range(1000): result=die.roll() results.append(result) #分析结果 frequencies=[] for value in range(1,die.num_sides+1): frequency=results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) #print(results)
这边我们将掷骰子的次数增加到1000，同时创建了空列表frequencies，用来存储每个点出现的次数，再把值附加到frequencies末尾，我们将其效果打印，如下图所示：
6、绘制直方图
有了每个点数的次数列表之后，我们就可以绘制一个表示结果的直方图
在die_visual.py文件添加：
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling one D6 1000 times." #hist标题
hist.x_labels=['1','2','3','4','5','6']
hist.x_title="Result"
hist.y_title="Frequency of Result"
hist.add('D6',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('die_visual.svg') #将图标渲染为一个svg文件
找到文件的地址，用浏览器打开die_visual.svg文件效果图如下所示：
7、同时掷两个骰子
前6点都是掷1个骰子，现在我们试着尝试同时掷两个骰子
我们只需对上面的die_visual.py文件进行修改即可，这边我们把die_visual.py文件复制一遍取一个新的文件名dice_visual.py,在dice_visual.py文件中进行修改。
from matp.touzi.die import Die
import pygal
#创建两个D6骰子
die_1=Die()
die_2=Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results=[]
for roll_num in range(1000):
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
for value in range(1,max_result+1):
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling two D6 1000 times." #hist标题
hist.x_labels=['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12']
hist.x_title="Result"
hist.y_title="Frequency of Result"
hist.add('D6+D6',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('dice_visual.svg') #将图标渲染为一个svg文件
#print(frequencies)
#print(results)
max_result=die_1.num_sides+die_2.num_sides
两个点数相加最大之和12，存储在max_result当中
效果图如下：
8、同时掷两个面数不同的骰子
上述第7点中掷的是两个相同的D6骰子，现实我们尝试着操作两个不同面得的骰子，掷这两个骰子50000次的结果如何。
新建different_dice.py文件
**from matp.touzi.die import Die
import pygal
#创建一个D6骰子和D10骰子
die_1=Die()
die_2=Die(10) #传递了第二个骰子实参为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
for value in range(1,max_result+1):
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling a D6 and a D10 50000 times." #hist标题
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"
hist.add('D6+D10',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('different_dice.svg') #将图标渲染为一个svg文件
#print(frequencies)
#print(results)**
效果图如下：
综上模拟掷骰子完毕！！！
附上完整的die.py和die_visual.py和dice_visual.py和different_dice.py文件
die.py
from random import randint class Die(): """表示一个骰子的类""" def __init__(self, num_sides=6): #_init_()接受一个可选参数，如果没有指定任何实参，面数默认为6 """骰子默认为六面""" self.num_sides = num_sides def roll(self): #方法roll()使用randint()来返回 """返回一个位于1和骰子面熟之间的随机值""" return randint(1,self.num_sides)
die_visual.py
from matp.touzi.die import Die
import pygal
#创建一个Die实例
die=Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results=[]
for roll_num in range(1000):
result=die.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies=[]
for value in range(1,die.num_sides+1):
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling one D6 1000 times." #hist标题
hist.x_labels=['1','2','3','4','5','6']
hist.x_title="Result"
hist.y_title="Frequency of Result"
hist.add('D6',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('die_visual.svg') #将图标渲染为一个svg文件
#print(frequencies)
#print(results)
dice_visual.py
from matp.touzi.die import Die
import pygal
#创建两个D6骰子
die_1=Die()
die_2=Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results=[]
for roll_num in range(1000):
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
for value in range(1,max_result+1):
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling two D6 1000 times." #hist标题
hist.x_labels=['2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12']
hist.x_title="Result"
hist.y_title="Frequency of Result"
hist.add('D6+D6',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('dice_visual.svg') #将图标渲染为一个svg文件
#print(frequencies)
#print(results)
different_dice.py
from matp.touzi.die import Die
import pygal
#创建一个D6骰子和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
for value in range(1,max_result+1):
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#对结果进行可视化
hist=pygal.Bar() #创建一个实例，并将其储存在hist中
hist.title="Result of rolling a D6 and a D10 50000 times." #hist标题
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"
hist.add('D6+D10',frequencies) #将一系列值添加到图标中
hist.render_to_file('different_dice.svg') #将图标渲染为一个svg文件
#print(frequencies)
#print(results)
总结
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