【每天學點Python】案例七：模擬擲骰子

V1.0 模擬拋擲1個骰子，並輸出其結果

案例描述：

• 通過計算機程序模擬拋擲骰子，並顯示各點數的出現次數及頻率
• 比如，拋擲2個骰子50次，出現點數為7的次數是8，頻率是0.16

案例分析：

• 如何通過Python模擬隨機事件？或者生成隨機數？
  • random模塊
• 遍歷列表時，如何同時獲取每個元素的索引號及其元素值？
  • enumerate()函數

上機實驗：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: Kevin.Wang
# time  : 2018/10/9


"""
    作者：王鑫正
    版本：1.0
    日期：2018/10/9
    功能：
"""
import random


def roll_dice():
    """
        模擬擲骰子
    """
    roll = random.randint(1, 6)
    return roll


def main():
    """
        主函數
    """
    total_time = 10

    # 初始化列表[0,0,0,0,0,0]
    result_list = [0] * 6

    for i in range(total_time):
        roll = roll_dice()

        # 獲取點數存儲到對應次數位置
        for j in range(1, 7):
            if roll == j:
                result_list[j - 1] += 1

    for i, result in enumerate(result_list):
        print('點數{}的次數{}，頻率：{}'.format(i + 1, result, result / total_time))


if __name__ == '__main__':
    main()

補充說明：

1. random模塊

• random模塊用於生成隨機數
• 常用函數
  • random()：生成一個[0,1.0)之間的隨機浮點數
  • uniform(a,b)：生成一個a到b之間的隨機浮點數
  • randint(a,b)：生成一個a到b之間的隨機整數
  • choice(<list>)：從列表中隨機返回一個元素
  • shuffle(<list>)：將列表中元素隨機打亂
  • sample(<list>, k)：從指定列表中隨機獲取k個元素
• 更多random模塊的方法請參考：
  • https://docs.python.org/3/library/random.html

2. enumerate()函數

• enumerate()函數用於將可遍歷的組合轉換為一個索引序列
• 一般用於for循環中，同時列出元素和元素的索引號

 

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V2.0增加功能：模擬拋擲2個骰子，並輸出結果

案例分析：

• 如何將對應的點數和次數關聯起來？
  • zip()函數

上機實驗：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: Kevin.Wang
# time  : 2018/10/9


"""
    作者：王鑫正
    版本：2.0
    日期：2018/10/9
    功能：2.0增加功能：模擬拋擲2個骰子，並輸出結果
"""
import random


def roll_dice():
    """
        模擬擲骰子
    """
    roll = random.randint(1, 6)
    return roll


def main():
    """
        主函數
    """
    total_time = 10000

    # 初始化列表
    result_list = [0] * 11
    # 初始化點數列表
    roll_list = list(range(2, 13))
    roll_dict = dict(zip(roll_list, result_list))

    for i in range(total_time):
        roll1 = roll_dice()
        roll2 = roll_dice()

        # 獲取點數存儲到對應次數位置
        for j in range(2, 13):
            if (roll1 + roll2) == j:
                roll_dict[j] += 1
                break

    for i, result in roll_dict.items():
        print('點數{}的次數{}，頻率：{}'.format(i, result, result / total_time))


if __name__ == '__main__':
    main()

補充說明：

1. zip()函數

• zip()函數用於將對應的元素打包成一個個元組
• 注意：元組中的元素是不可修改的，若要修改需要轉換成字典或其他
• dict(zip(l1,l2))

l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = ['a','b','c','d','e']
zip(l1,l2)

>>>[(1,'a'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d'),(5,'e')] 

 

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V3.0增加功能：可視化拋擲2個骰子的結果

案例分析：

• Python數據可視化
  • matplotlib模塊

上機實驗：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: Kevin.Wang
# time  : 2018/10/9


"""
    作者：王鑫正
    版本：2.0
    日期：2018/10/9
    功能：3.0增加功能：可視化拋擲2個骰子的結果
"""
import random
import matplotlib.pyplot as plt


def roll_dice():
    """
        模擬擲骰子
    """
    roll = random.randint(1, 6)
    return roll


def main():
    """
        主函數
    """
    total_time = 1000

    # 初始化列表
    result_list = [0] * 11
    # 初始化點數列表
    roll_list = list(range(2, 13))
    roll_dict = dict(zip(roll_list, result_list))

    # 記錄骰子1的的結果
    roll1_list = []
    roll2_list = []

    for i in range(total_time):
        roll1 = roll_dice()
        roll2 = roll_dice()

        roll1_list.append(roll1)
        roll2_list.append(roll2)

        # 獲取點數存儲到對應次數位置
        for j in range(2, 13):
            if (roll1 + roll2) == j:
                roll_dict[j] += 1
                break

    for i, result in roll_dict.items():
        print('點數{}的次數{}，頻率：{}'.format(i, result, result / total_time))

    # 數據可視化
    x = range(1, total_time + 1)
    plt.scatter(x, roll1_list, c='red', alpha=0.5)
    plt.scatter(x, roll2_list, c='green', alpha=0.5)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

補充說明：

1. matplotlib模塊

• matplotlib是一個數據可視化函數庫
• matplotlib的子模塊pyplot提供了2D圖標制作的基本函數
• 例子：https://matplotlib.org/gallery.html
• 散點圖繪制

import matplotlib.pyplot as plt
#x,y分別是x坐標和y坐標的列表
plt.scatter(x,y)
plt.show()

 

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V4.0增加功能：對結果進行簡單的數據統計和分析

上機實驗：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: Kevin.Wang
# time  : 2018/10/9


"""
    作者：王鑫正
    版本：4.0
    日期：2018/10/9
    功能：4.0增加功能：對結果進行簡單的數據統計和分析
"""
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 解決中文顯示問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def roll_dice():
    """
        模擬擲骰子
    """
    roll = random.randint(1, 6)
    return roll


def main():
    """
        主函數
    """
    total_time = 100000
    roll_list = []

    for i in range(total_time):
        roll1 = roll_dice()
        roll2 = roll_dice()

        roll_list.append(roll1 + roll2)

    # 數據可視化
    bins = range(2, 14)
    plt.hist(roll_list, bins, normed=1, edgecolor='black', linewidth=1)
    plt.title('骰子點數統計')
    plt.xlabel('點數')
    plt.ylabel('頻率')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

補充說明：

1. 直方圖

• 直方圖是一種對數據分布情況的圖形表示
• 首先要對數據進行分組，然后統計每個分組內數據的數量
• 作用：
  • 顯示各分組頻率或數量分布的情況
  • 易於顯示各組之間頻率或數量的差別

2. matplotlib繪制直方圖

• plt.hist(data, bins)
  • data：數據列表
  • bins：分組邊界

data = [20,30,33,7,76,99,31,57,33,74,90,2,15,11,0,41,13,7,43,6]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
plt.hist(data,bins)

 

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V5.0增加功能：使用科學計算庫簡化程序，晚上數據可視化結果

案例分析：

• 使用科學計算庫NumPy簡化程序

上機實驗：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: Kevin.Wang
# time  : 2018/10/9


"""
    作者：王鑫正
    版本：5.0
    日期：2018/10/9
    功能：5.0增加功能：使用科學計算庫簡化程序，晚上數據可視化結果
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 解決中文顯示問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def main():
    """
        主函數
    """
    total_time = 100000

    # 記錄骰子的結果
    roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time)
    roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time)
    result_arr = roll1_arr + roll2_arr

    hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))
    print(hist)
    print(bins)

    # 數據可視化
    plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5)

    # 設置x軸坐標點顯示
    tick_label = ['2點', '3點', '4點', '5點', '6點', '7點', '8點', '9點', '10點', '11點', '12點']
    tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5
    plt.xticks(tick_pos, tick_label)

    plt.title('骰子點數統計')
    plt.xlabel('點數')
    plt.ylabel('頻率')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

補充說明：

1. NumPy

• NumPy（Numeric Python）：用Python實現的科學計算庫
• 包括：
  1. 強大的N維數組對象array
  2. 成熟的科學函數庫
  3. 實用的線性代數、隨機數生成函數等
• NumPy的操作對象是多維數組ndarray
  1. ndarray.shape數組的維度
• 創建數組：np.array(<list>)，np.arrange()...
• 改變數組形狀reshape()

2. NumPy創建隨機數組

• np.random.randint(a,b,size)：創建[a,b)間形狀為size的數組

3. NumPy基本運算

• 以數組為對象進行基本運算，即向量化操作
• np.histogram()輸出直方圖的統計結果