前沿
对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表, 请考虑使用 Pygal 来生成它们, 因为它们将自动缩放, 以适合观看者的屏幕, 这样它们在任何设备上显示时都会很美观. 接下来我会谈谈 pygal 模块生成线, 直方图的基本用法, 用书本骰子的案例来更深入了解 pygal 模块的使用, 对于 pygal 其他图形的创建其实方法差不多, 实际运用时需要制作哪种图形就去官网查询, 官网有很多图形创建的示例代码, pygal 画廊官网链接: http://www.pygal.org/
如下方图(有图有代码, 自己打一遍其实懂得也差不多了):
pygal 绘制线图
绘制线图很简单, 需要注意的是最后我们使用 render_to_file 将这个图表渲染为一个 SVG 文件, 使用浏览器打开 SVG 文件方可查看生成的图表.
代码如下:
- # 导入 pygal 可视化模块
- import pygal
- line_chart = pygal.Line() # 创建一个线图的实例化对象
- line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)' # 设置标题
- line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013)) # 设置 X 轴标签, 从 2002 年到 2013 年
- # 下面是添加四条由 11 个点连成的线
- line_chart.add('Firefox', [None, None, 0, 16.6, 25, 31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
- line_chart.add('Chrome', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
- line_chart.add('IE', [85.8, 84.6, 84.7, 74.5, 66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
- line_chart.add('Others', [14.2, 15.4, 15.3, 8.9, 9, 10.4, 8.9, 5.8, 6.7, 6.8, 7.5])
- line_chart.render_to_file('bar_chart.svg') # 将图像保存为 SVG 文件, 可通过浏览器查看
运行结果如下:
pygal 绘制水平线图
基本用法跟绘制线图类似, 代码如下:
- # 导入 pygal 可视化模块
- import pygal
- line_chart = pygal.HorizontalLine() # 创建一个水平线图的实例化对象
- line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)' # 设置标题
- line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013)) # 注意, 这里的是水平线图, 那么 X 轴就变为 Y 轴, Y 轴变为 X 轴, 所以这里 map 返回的值应用于 Y 轴
- # 下面是添加四条由 11 个点连成的线
- line_chart.add('Firefox', [None, None, 0, 16.6, 25, 31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])
- line_chart.add('Chrome', [None, None, None, None, None, None, 0, 3.9, 10.8, 23.8, 35.3])
- line_chart.add('IE', [85.8, 84.6, 84.7, 74.5, 66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])
- line_chart.add('Others', [14.2, 15.4, 15.3, 8.9, 9, 10.4, 8.9, 5.8, 6.7, 6.8, 7.5])
- line_chart.range = [0, 100] # 设置 X 轴的范围
- line_chart.render_to_file('bar_chart.svg') # 将图像保存为 SVG 文件, 可通过浏览器查看
运行结果如下:
pygal 绘制直方图
基本用法跟上面类似, 代码如下:
- # 导入 pygal 可视化模块
- import pygal
- frequency = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
- bar = pygal.Bar() # 创建一个直方图的实例化对象
- bar.title = 'test' # 设置标题
- bar.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
- bar.x_title = "Result"
- bar.y_title = "Frequency of Result"
- bar.add('D', frequency)
- bar.render_to_file('bar_chart.svg') # 将图像保存为 SVG 文件, 可通过浏览器查看
运行结果如下:
使用 Pygal 模拟掷一个骰子
完成这个掷骰子项目需要以下几步:
1. 创建 Die 骰子类来模拟人类掷骰子的过程
2. 将每次掷骰子后的点数, 还有点数对应出现的次数分别保存在 results 和 frequencies 列表中
3. 根据第二步获取的数据 results 和 frequencies 列表来绘制直方图
代码如下:
(1)创建 Die 骰子类来模拟人类掷骰子的过程
在工程目录下创建一个 die.py 文件, 文件代码如下:
- from random import randint
- class Die:
- def __init__(self, num_sides=6):
- """骰子默认为 6 面, 也可以自定义面数"""
- self.num_sides = num_sides
- def roll(self):
- """返回一个 1 到骰子面数之间的随机值来模拟人掷骰子的结果值"""
- return randint(1, self.num_sides)
(2)将数据保存到 results 和 frequencies 列表中, 并根据数据使用 Pygal 来绘制直方图
在工程目录下创建一个 dice_visual.py 文件, 代码如下:
- # 下面是掷一个六面骰子的案例
- from die import Die
- import pygal
- # 实例化一个 Die 类对象
- die = Die()
- results = []
- for roll_num in range(1000):
- result = die.roll() # 调用实例化对象的 roll 方法随机生成一个数字, 在 1-6 之间的数字模拟掷骰子
- results.append(result) # 将结果放入 results 列表
- frequencies = []
- # 将实验的结果数据统计出每个数字出现的次数
- for value in range(1, die.num_sides + 1):
- frequency = results.count(value)
- frequencies.append(frequency)
- # 绘制直方图
- # 实例化一个 bar 对象, 对该对象的 title,x_labels,x_title,y_title 属性设置相当于在直方图设置.
- 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 = "Frequencies of result"
- hist.add('D6', frequencies)
- hist.render_to_file('die_visual.svg')
运行结果如下:
从上面的图表可以看出, 掷一个 D6 骰子, 每个点数出现的可能性接近相等, 若掷骰子的次数更大, 那么每个点数出现的概率就越接近于 6 分之 1.
使用 Pygal 模拟掷两个骰子
前面的案例是掷一个骰子, 较为简单. 这次案例是掷两个骰子, 获取的点数更多, 结果分布情况也不同. 我们创建两个骰子, 以模拟同时掷两个骰子的情况, 每次掷两个骰子时, 我们都将两个骰子的点数相加, 并将结果存储在 results 中. 最后, 利用 Pygal 模块绘制直方图.
修改 dice_visual.py 文件代码如下:
- # 下面是掷两个六面骰子的案例
- from die import Die
- import pygal
- # 实例化两个个 Die 类对象
- die_1 = Die()
- die_2 = Die()
- results = []
- for roll_num in range(1000):
- result = die_1.roll() + die_2.roll() # 将两次模拟掷骰子的值相加
- results.append(result) # 将结果放入 results 列表
- frequencies = []
- max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
- # 将实验的结果数据统计出每个数字出现的次数
- for value in range(2, max_result + 1): # 两个骰子相加最小也是 2
- frequency = results.count(value)
- frequencies.append(frequency)
- # 绘制直方图
- # 实例化一个 bar 对象, 对该对象的 title,x_labels,x_title,y_title 属性设置相当于在直方图设置.
- hist = pygal.Bar()
- hist.title = "Results of rolling two D6 dice 1000 times"
- hist.x_labels = list(range(2, max_result + 1))
- hist.x_title = "Result"
- hist.y_title = "Frequencies of result"
- hist.add('D6 + D6', frequencies)
- hist.render_to_file('dice_visual1.svg')
运行结果如下:
从上面的图表可以看出掷两个 D6 骰子, 总点数为 2 或 12 的可能性最小, 而总点数为 7 的可能性最大, 这是因为在 6 种情况 (1 和 6,2 和 5,3 和 4,4 和 3,5 和 2,6 和 1) 下得到的总点数都为 7.
使用 Pygal 模拟掷两个面数不同的骰子
下面创建一个 6 面骰子和 10 面骰子, 然后同时掷两个骰子 50000 次.
再次修改 dice_visual.py 文件代码如下:
- # 下面是掷两个面数不同的骰子案例
- from die import Die
- import pygal
- # 实例化两个 Die 类对象
- die_1 = Die()
- die_2 = Die(10) # 注意这里传入 10
- results = []
- for roll_num in range(50000):
- result = die_1.roll() + die_2.roll()
- results.append(result) # 将结果放入 results 列表
- frequencies = []
- max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
- # 将实验的结果数据统计出每个数字出现的次数
- for value in range(2, max_result + 1):
- frequency = results.count(value)
- frequencies.append(frequency)
- # 绘制直方图
- # 实例化一个 bar 对象, 对该对象的 title,x_labels,x_title,y_title 属性设置相当于在直方图设置.
- hist = pygal.Bar()
- hist.title = "Results of rolling a D6 and a D10 50,000 times"
- hist.x_labels = list(range(2, max_result + 1))
- hist.x_title = "Result"
- hist.y_title = "Frequencies of result"
- hist.add('D6 + D10', frequencies)
- hist.render_to_file('dice_visual2.svg')
运行结果如下:
来源: http://blog.51cto.com/12731497/2160306