前沿
對于需要在尺寸不同的螢幕上顯示的圖表，請考慮使用Pygal來生成它們，因為它們将自動縮放，以适合觀看者的螢幕，這樣它們在任何裝置上顯示時都會很美觀。接下來我會談談pygal子產品生成線、直方圖的基本用法，用書本骰子的案例來更深入了解pygal子產品的使用，對于pygal其他圖形的建立其實方法差不多，實際運用時需要制作哪種圖形就去官網查詢，官網有很多圖形建立的示例代碼，pygal畫廊官網連結：http://www.pygal.org/
如下方圖（有圖有代碼，自己打一遍其實懂得也差不多了）：
pygal繪制線圖
繪制線圖很簡單，需要注意的是最後我們使用render_to_file将這個圖表渲染為一個SVG檔案，使用浏覽器打開SVG檔案方可檢視生成的圖表。
代碼如下：
# 導入pygal可視化子產品
import pygal
line_chart = pygal.Line() # 建立一個線圖的執行個體化對象
line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)' # 設定标題
line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013)) # 設定X軸标簽，從2002年到2013年
# 下面是添加四條由11個點連成的線
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') # 将圖像儲存為SVG檔案，可通過浏覽器檢視
運作結果如下：
pygal繪制水準線圖
基本用法跟繪制線圖類似，代碼如下：
# 導入pygal可視化子產品
import pygal
line_chart = pygal.HorizontalLine() # 建立一個水準線圖的執行個體化對象
line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)' # 設定标題
line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013)) # 注意，這裡的是水準線圖，那麼X軸就變為Y軸，Y軸變為X軸，是以這裡map傳回的值應用于Y軸
# 下面是添加四條由11個點連成的線
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] # 設定X軸的範圍
line_chart.render_to_file('bar_chart.svg') # 将圖像儲存為SVG檔案，可通過浏覽器檢視
運作結果如下：
pygal繪制直方圖
基本用法跟上面類似，代碼如下：
# 導入pygal可視化子產品
import pygal
frequency = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
bar = pygal.Bar() # 建立一個直方圖的執行個體化對象
bar.title = 'test' # 設定标題
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') # 将圖像儲存為SVG檔案，可通過浏覽器檢視
運作結果如下：
使用Pygal模拟擲一個骰子
完成這個擲骰子項目需要以下幾步：
1.建立Die骰子類來模拟人類擲骰子的過程
2.将每次擲骰子後的點數，還有點數對應出現的次數分别儲存在results和frequencies清單中
3.根據第二步擷取的資料results和frequencies清單來繪制直方圖
代碼如下：
（1）建立Die骰子類來模拟人類擲骰子的過程
在工程目錄下建立一個die.py檔案，檔案代碼如下：
from random import randint
class Die:
def __init__(self, num_sides=6):
"""骰子預設為6面，也可以自定義面數"""
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
"""傳回一個1到骰子面數之間的随機值來模拟人擲骰子的結果值"""
return randint(1, self.num_sides)
（2）将資料儲存到results和frequencies清單中，并根據資料使用Pygal來繪制直方圖
在工程目錄下建立一個dice_visual.py檔案，代碼如下：
# 下面是擲一個六面骰子的案例
from die import Die
import pygal
# 執行個體化一個Die類對象
die = Die()
results = []
for roll_num in range(1000):
result = die.roll() # 調用執行個體化對象的roll方法随機生成一個數字，在1-6之間的數字模拟擲骰子
results.append(result) # 将結果放入results清單
frequencies = []
# 将實驗的結果資料統計出每個數字出現的次數
for value in range(1, die.num_sides + 1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 繪制直方圖
# 執行個體化一個bar對象，對該對象的title、x_labels、x_title、y_title屬性設定相當于在直方圖設定。
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')
運作結果如下：
從上面的圖表可以看出，擲一個D6骰子，每個點數出現的可能性接近相等，若擲骰子的次數更大， 那麼每個點數出現的機率就越接近于6分之1.
使用Pygal模拟擲兩個骰子
前面的案例是擲一個骰子，較為簡單。這次案例是擲兩個骰子，擷取的點數更多，結果分布情況也不同。我們建立兩個骰子，以模拟同時擲兩個骰子的情況，每次擲兩個骰子時，我們都将兩個骰子的點數相加，并将結果存儲在results中。最後，利用Pygal子產品繪制直方圖。
修改dice_visual.py檔案代碼如下：
# 下面是擲兩個六面骰子的案例
from die import Die
import pygal
# 執行個體化兩個個Die類對象
die_1 = Die()
die_2 = Die()
results = []
for roll_num in range(1000):
result = die_1.roll() + die_2.roll() # 将兩次模拟擲骰子的值相加
results.append(result) # 将結果放入results清單
frequencies = []
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
# 将實驗的結果資料統計出每個數字出現的次數
for value in range(2, max_result + 1): # 兩個骰子相加最小也是2
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 繪制直方圖
# 執行個體化一個bar對象，對該對象的title、x_labels、x_title、y_title屬性設定相當于在直方圖設定。
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')
運作結果如下：
從上面的圖表可以看出擲兩個D6骰子，總點數為2或12的可能性最小，而總點數為7的可能性最大，這是因為在6種情況（1和6，2和5，3和4，4和3，5和2，6和1）下得到的總點數都為7。
使用Pygal模拟擲兩個面數不同的骰子
下面建立一個6面骰子和10面骰子，然後同時擲兩個骰子50000次。
再次修改dice_visual.py檔案代碼如下：
# 下面是擲兩個面數不同的骰子案例
from die import Die
import pygal
# 執行個體化兩個Die類對象
die_1 = Die()
die_2 = Die(10) # 注意這裡傳入10
results = []
for roll_num in range(50000):
result = die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result) # 将結果放入results清單
frequencies = []
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
# 将實驗的結果資料統計出每個數字出現的次數
for value in range(2, max_result + 1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 繪制直方圖
# 執行個體化一個bar對象，對該對象的title、x_labels、x_title、y_title屬性設定相當于在直方圖設定。
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')
運作結果如下：
轉載于:https://blog.51cto.com/12731497/2160306