使用Pygal
pygal是python的可视化包，只要用来生成可以生成可缩放的矢量图形文件，对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表，它们将自动缩放，以适应观看者的屏幕。
如果你打算以在线方式使用图表，请考虑使用Pygal来生成它们，这样它们在任何设备上显示时都会很美观。
#矢量图放大不失真
（1）安装pygal包
Linux和OSX系统
pip install --user pygal
Windows系统
python -m pip install --user pygal
【注意】：你可能需要使用命令pip3 而不是pip ，如果这还是不管用，你可能需要删除标志–user 。
要了解使用Pygal可创建什么样的图表，请查看图表类型画廊：访问http://www.pygal.org/ ，单击Documentation，再单击Chart types。每个示例都包含源代码，让你知道这些图表是如何生成的。
（2）案例模拟
【案例需求】：使用Pygal模拟掷骰子。
【案例模拟】：掷6面的常规骰子时，可能出现的结果为1~6点，且出现每种结果的可能性相同。然而，如果同时掷两个骰子，某些点数出现的可能性将比其他点数大。为确定哪些点数出现的可能性最大，我们将生成一个表示掷骰子结果的数据集，并根据结果绘制出一个图形。
【案例实现】：
#创建Die类
class Die():
"""表示一个骰子的类"""
def __init__(self, num_sides=6):
"""骰子默认为6面"""
self.num_sides = num_sides
def roll(self):
""""返回一个位于1和骰子面数之间的随机值"""
return randint(1, self.num_sides)
模拟掷骰子
情形一、掷一个6面的骰子，分析结果
#掷一个6面的骰子
def roll_die():
#实例一个骰子对象，面数采用默认值
die = Die()
#掷几次骰子，并将结果存储在一个列表中
results = []
for roll_num in range(1000):#循环掷100次
result = die.roll()
results.append(result)#把结果存入结果列表
#补充 range(end) 默认从0开始，即0-end-1 含0，不含end
# 分析掷骰子结果 results结果集
#frequencies={}
frequencies =[]
for value in range(1, die.num_sides + 1):
frequency = results.count(value)#统计频数，每一个数字出现了几次
frequencies.append(frequency)#存入列表
#frequencies[value]=frequency #存入字典
print(frequencies)
#根据结果进行绘制图形分析 可视化
#1、直方图（条形图） pygal.Bar() 创建条形图实例
hist = pygal.Bar() #创建条形图实例
#绘制标题
hist.title = "Results of rolling one D6 1000 times."
#绘制x轴标签
hist.x_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
#绘制x轴标题
hist.x_title = "Result"
#绘制y轴标题
hist.y_title = "Frequency of Result"
#使用add() 将一系列值添加到图表中，向它传递要给添加的值指定的标签，还有一个列表，其中包含将出现在图表中的值
hist.add('D6', frequencies) #D6是标签（图例） frequencies数据列表
#将图表渲染成svg文件，文件的扩展名必须为.svg
hist.render_to_file('single_roll.svg')
#注意：Pygal让这个图表具有交互性：如果你将鼠标指向该图表中的任何条形，将看到与之相关联的数据。
#问题：实际操作时，发现鼠标移到图片上没有显示数据。
#原因：Pygal版本太老，和目前所用的python版本不兼容，或者使用的浏览器版本太低
#解决：更新Pygal pip install --upgrade pygal
【small tips】：
（1）创建条形图
【语法】：chart=pygal.Bar(style=**,x_label_rotation=角度，show_legend=False/True)
注意：chart是pygal的实例，Bar首字母必须大写；style为样式，x_label_rotation旋转角度（顺时针旋转）；show_legend是否显示图例。
（2）svg
是一种可缩放的矢量图像图形文件格式，这种格式的文件具有边缘清晰、文件体积小、传输方便的特点，因此在网页设计中比较常用。
【结果展示】：
情形二、同时掷2个6面的骰子
#同时掷两个6面的骰子
def double_roll():
# 创建两个D6骰子
die_1 = Die()
die_2 = Die()
# 掷骰子多次，并将结果存储到一个列表中
results = []
for roll_num in range(1000):
result = die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result)
#分析结果
frequencies = []
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
for value in range(2, max_result+1):
frequency = results.count(value)
frequencies.append(frequency)
# 可视化结果 绘制直方图
hist = pygal.Bar()
hist.title = "Results of rolling two D6 dice 1000 times."
hist.x_labels = ['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
hist.add('D6 + D6', frequencies)
hist.render_to_file('double_roll.svg')
【解析】：算法思路与掷一个骰子一致，只是以相同的算法，新建了两个骰子实例。
【结果展示】：
情形三、同时掷两个面数不同的骰子
def double_diff():
#实例化一个6面骰子和一个10面骰子
die_1 = Die()
die_2 = Die(10)
# 掷骰子多次，并将结果存储在一个列表中
results = []
for roll_num in range(50000):
result = die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result)
# 分析结果 要完成一个数据频数统计的功能
frequencies = []
#计算可能的结果最大数
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
for value in range(2, max_result + 1):#所有可能出现的结果项
frequency = results.count(value)#频数统计
frequencies.append(frequency)
# 可视化结果 绘制直方图
hist = pygal.Bar()
#添加图象标题
hist.title = "Results of rolling a D6 and a D10 50,000 times."
hist.x_labels = ['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
hist.add('D6 + D10', frequencies)
#保存为svg矢量图格式
hist.render_to_file('double_diff_roll.svg')
【解析】：算法思路与掷一个骰子一致，只是以相同的算法，新建了两个骰子实例。
【补充】：
先将展示3种生成hist.x_labels列表的方法：
法一、for循环生成
#for循环生成 hist.x_labels列表
xs = []
for value in range(2, max_result + 1):
xs.append(value)
hist.x_labels = xs
法二、列表解析法
#列表解析法
xs=[value for value in range(2,max_result+1)]
hist.x_labels = xs
法三、直接赋值
hist.x_labels = ['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16']
实现hist.x_labels列表自动生成，可将方法推广至hist.y_labels以及其他列表的生成
==》python列表的生成都可以使用以上这三种方法