from random import randint
class Die():
. ."""Класс, представляющий один кубик."""
. .
(1) . .def __init__(self, num_sides=6):
. . . ."""По умолчанию используется шестигранный кубик."""
. . . .self.num_sides = num_sides
. . . .
. .def roll(self):
. . . .""""Возвращает случайное число от 1 до числа граней."""
(2) . . . .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 (1) . (Кубики принято обозначать по количеству граней: шестигранный кубик — D6, восьмигранный — D8 и т.д.)
Метод roll() использует функцию randint() для получения случайного числа в диапазоне от 1 до количества граней (2). Функция может вернуть начальное значение (1) , конечное значение (num_sides) или любое целое число в этом диапазоне.
Прежде чем строить визуализацию на основе этого класса, бросим кубик D6, выведем результаты и убедимся в том, что они выглядят разумно:
die_visual.py
from die import Die
# Создание кубика D6.
(1) die = Die()
# Моделирование серии бросков с сохранением результатов в списке.
results = []
(2)for roll_num in range(100):
. .result = die.roll()
. .results.append(result)
. .
print(results)
В точке (1) создается экземпляр Die с шестью гранями по умолчанию. В точке (2) моделируются 100 бросков кубика, а результат каждого броска сохраняется в списке 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 результатах 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.
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 = []
(1) for roll_num in range(1000):
result = die.roll()
results.append(result)
# Анализ результатов.
frequencies = []
(2)for value in range(1, die.num_sides+1):
(3) . .frequency = results.count(value)
(4) . .frequencies.append(frequency)
. .
print(frequencies)
Так как Pygal используется для анализа, а не для вывода результатов, количество моделируемых бросков можно увеличить до 1000 (1) . 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 (2), подсчитывает количество вхождений каждого числа в результатах (3), после чего присоединяет полученное значение к списку frequencies (4). 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.
Имея список частот, можно построить гистограмму результатов. Гистограмма представляет собой столбцовую диаграмму, наглядно отображающую относительные частоты результатов. Код построения гистограммы выглядит так:
die_visual.py
import pygal
...
# Анализ результатов.
frequencies = []
for value in range(1, die.num_sides+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
. .
# Визуализация результатов.
(1) hist = pygal.Bar()
hist.title = "Results of rolling one D6 1000 times."
(2)hist.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
(3)hist.add('D6', frequencies)
hist.render_to_file('die_visual.svg')
Чтобы построить столбцовую диаграмму, мы создаем экземпляр pygal.Bar(), который сохраняется в переменной hist (1) . Затем мы задаем атрибут title объекта hist (обычная строка, используемая как заголовок гистограммы), используем возможные результаты броска D6 как метки оси x (2), а также добавляем надпись для каждой из осей. Метод add() используется для добавления на гистограмму серии значений (3) (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.
