Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения ( PDFDrive )
Глава 15 • Генерирование данных Установка Pygal Установите Pygal при помощи pip . (Если вы еще не использовали pip , обратитесь к разделу «Установка пакетов Python с использованием pip» на с. 227.) В системах Linux и OS X команда должна выглядеть примерно так: pip install --user pygal В системе Windows она выглядит так: python -m pip install --user pygal ПРИМЕЧАНИЕ Возможно, при установке пакетов вам придется использовать команду pip3 вместо pip . Если же эта команда не работает, попробуйте исключить флаг --user . Галерея Pygal Примеры визуализаций, которые могут быть построены с использованием Pygal, представлены в галерее диаграмм: зайдите на сайт http://www.pygal.org/ , щелкните на ссылке Documentation , затем щелкните на ссылке Chart types . Каждый пример со- провождается исходным кодом, так что вы сможете увидеть, как была построена каждая из визуализаций. Создание класса кубика Для моделирования броска одного кубика мы будем использовать следующий класс: die.py from random import randint class Die(): """Класс, представляющий один кубик.""" 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.""" 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 . (Кубики принято обозначать по количеству граней: шестигранный кубик — D6, восьмигранный — D8 и т. д.) Моделирование бросков кубиков в Pygal 329 Метод roll() использует функцию randint() для получения случайного числа в диапазоне от 1 до количества граней . Функция может вернуть начальное зна- чение , конечное значение ( num_sides ) или любое целое число в этом диапазоне. Бросок кубика Прежде чем строить визуализацию на основе этого класса, бросим кубик D6, вы- ведем результаты и убедимся в том, что они выглядят разумно: die_visual.py from die import Die # Создание кубика D6. die = Die() # Моделирование серии бросков с сохранением результатов в списке. results = [] for roll_num in range(100): result = die.roll() results.append(result) print(results) В точке создается экземпляр Die с шестью гранями по умолчанию. В точке моделируются 100 бросков кубика, а результат каждого броска сохраняется в спи- ске 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 результа- тах 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. Анализ результатов 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 = [] for roll_num in range(1000): result = die.roll() results.append(result) |