对掷骰子的结果进行分析。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。 基本要求：（1）创建一个骰子类；（2） 模拟一个骰子投掷情况，保存其频率列表，绘制直方图；（3）模拟同时投掷2个骰子，并绘制相应结果频率列表直方图；（4）创建一个6面筛子和10面骰子，同时投掷50000次，绘制相应直方图。

好的，我明白了你的问题。首先，我需要声明一下，我是一个语言模型，不能直接进行代码编写和运行。不过，我可以为你提供思路和指导。

1. 创建一个骰子类

一个简单的骰子类可以包含一个方法，用于模拟骰子的投掷操作，并返回一个随机数，表示骰子的点数。例如：

import random

class Die:
    def roll(self):
        return random.randint(1, 6)

这个类有一个 `roll` 方法，它使用 random 库的 randint 函数生成一个1~6之间的随机整数，模拟骰子的投掷操作。

2. 模拟一个骰子投掷情况，保存其频率列表，绘制直方图

首先，我们需要模拟一次骰子的投掷，并记录其结果。然后，我们需要进行多次投掷，并统计每个点数出现的次数，计算出每个点数出现的频率。最后，我们可以使用 matplotlib 库绘制一个直方图，展示各个点数的频率分布情况。

下面是一个实现示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个骰子实例
die = Die()

# 模拟投掷骰子10000次，并记录每个点数出现的次数
results = [die.roll() for _ in range(10000)]
frequencies = [results.count(i) for i in range(1, 7)]

# 计算每个点数出现的频率
probs = [freq / 10000 for freq in frequencies]

# 绘制直方图
plt.bar(range(1, 7), probs, align='center')
plt.xticks(range(1, 7))
plt.xlabel('Points')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Probability Distribution of Rolling a Die')
plt.show()

这段代码将生成一个直方图，展示掷骰子的结果频率分布情况。

3. 模拟同时投掷2个骰子，并绘制相应结果频率列表直方图

与单个骰子投掷类似，我们需要模拟多次投掷，并记录每个点数出现的次数，最后计算每个点数出现的频率。不同之处在于，每次投掷时需要同时投掷两个骰子，记录两个骰子的点数之和。

下面是一个实现示例：

# 创建两个骰子实例
die1 = Die()
die2 = Die()

# 模拟投掷两个骰子10000次，并记录每个点数出现的次数
results = [die1.roll() + die2.roll() for _ in range(10000)]
frequencies = [results.count(i) for i in range(2, 13)]

# 计算每个点数出现的频率
probs = [freq / 10000 for freq in frequencies]

# 绘制直方图
plt.bar(range(2, 13), probs, align='center')
plt.xticks(range(2, 13))
plt.xlabel('Points')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Probability Distribution of Rolling Two Dice')
plt.show()

这段代码将生成一个直方图，展示同时投掷两个骰子的结果频率分布情况。

4. 创建一个6面筛子和10面骰子，同时投掷50000次，绘制相应直方图

与前面的示例类似，我们需要模拟多次投掷，并记录每个点数出现的次数，最后计算每个点数出现的频率。不同之处在于，这里需要同时投掷一个6面和一个10面的骰子。

下面是一个实现示例：

# 创建一个6面骰子和一个10面骰子实例
die6 = Die()
die10 = Die()
die10.__init__()
die10.sides = 10

# 模拟投掷一个6面和一个10面骰子50000次，并记录每个点数出现的次数
results = [die6.roll() + die10.roll() for _ in range(50000)]
frequencies = [results.count(i) for i in range(2, 17)]

# 计算每个点数出现的频率
probs = [freq / 50000 for freq in frequencies]

# 绘制直方图
plt.bar(range(2, 17), probs, align='center')
plt.xticks(range(2, 17))
plt.xlabel('Points')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Probability Distribution of Rolling a 6-sided Die and a 10-sided Die')
plt.show()

这段代码将生成一个直方图，展示同时投掷一个6面和一个10面的骰子的结果频率分布情况。