[PYTHON] CCC: Coding Crash Course (4) Machen Sie die Zahlen im Umfangsverhältnis 3.141562 .... zu einem Histogramm

Häufigkeitsverteilung von Zahlen in 3.141562 ....

Erstellen Sie ein Histogramm der Zahlen, die unter dem Dezimalpunkt des Umfangsverhältnisses (PI) erscheinen.

Anstatt sich auf Effizienz zu konzentrieren, versuchen Sie es auf Anfängerseite.

Erhalten Sie zuerst die PI-Brüche nach dem Dezimalpunkt unter http://www.eveandersson.com/pi/digits/pi-digits?n_decimals_to_display=500&breakpoint=500.

char_pi = "14159265358979323846264338327950288419716939937510582097494459230781640628620899862803482534211706798214808651328230664709384460955058223172535940812848111745028410270193852110555964462294895493038196442881097566593344612847564823378678316527120190914564856692346034861045432664821339360726024914127372458700660631558817488152092096282925409171536436789259036001133053054882046652138414695194151160943305727036575959195309218611738193261179310511854807446237996274956735188575272489122793818301194912"

Um beispielsweise herauszufinden, wie viele "0" angezeigt werden:

count_0 = 0
for i in range(500):
    s = char_pi[i]
    if (s == "0"):
        count_0 = count_0 +1

print( count_0 )

Sie können das Gleiche tun, um herauszufinden, wie oft jede Zahl erscheint. Erstellen Sie abschließend ein Diagramm und visualisieren Sie es.

list_digits = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,]

list_count = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,]

for d in range(10):
    for i in range(500):
        s = char_pi[i]
        if (s == str(d)):
            list_count[d] = list_count[d] +1
    print(d, list_count[d])


from matplotlib import pyplot

pyplot.plot(list_digits, list_count, 'o')

pyplot.plot(list_digits, list_count, '-')

pyplot.ylim([0, max(list_count)+5])
pyplot.xlabel('Number')
pyplot.ylabel('Count')
pyplot.xticks([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,])

pyplot.show()