如何用Python语言抛一枚质地均匀六面色子 1000 次，可视化均值随抛掷次数变化。

在Python中，你可以使用random模块来模拟抛六面骰子的行为，并结合numpy和matplotlib库来统计并可视化结果。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，导入必要的库：

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义一个函数，用于模拟抛骰子：

def roll_dice(n_times):
    return [random.randint(1, 6) for _ in range(n_times)]

这个函数会生成一个包含n_times次随机骰子投掷结果的列表。

3. 抛掷骰子1000次，并记录结果：

results = roll_dice(1000)

4. 计算每次投掷的平均值，并将结果存储在一个数组中：

mean_values = [np.mean(results[:i+1]) for i in range(len(results))]

这里我们使用了列表推导式，每次迭代都会计算前i+1次的结果的平均值。

5. 绘制均值随投掷次数变化的折线图：

plt.plot(range(1, len(mean_values)+1), mean_values)
plt.xlabel('抛掷次数')
plt.ylabel('平均点数')
plt.title('骰子投掷均值随次数变化')
plt.show()

这一步会显示一个图表，横轴表示投掷次数，纵轴表示平均点数。