要使用软件画本福特定律，你可以遵循以下步骤：

理解本福特定律 ：本福特定律指出，在1到n的阶乘中，数字0到9出现的次数并不均匀，而是随着数字的位置而变化。通常，数字出现的频率与其位置有关，位置越靠后，出现的概率越低。

选择编程语言和库：

Python是一个常用的编程语言，它有着丰富的数据处理和可视化库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库可以帮助你计算阶乘、统计数字出现的频率，并绘制出结果图。

编写代码

使用Python编写一个函数来计算阶乘中每个数字出现的次数。

使用Matplotlib库来绘制每个数字作为首位的频率图。

运行代码：

运行你的Python脚本，它将生成一个图表，显示每个数字作为首位的频率。

分析结果：

观察生成的图表，分析数字出现的频率是否符合本福特定律的预期。

下面是一个简单的Python代码示例，用于绘制本福特定律的图表：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

def first_digital（x）:

while x >= 10:

x //= 10

return x

def count_digits（number）:

frequency = * 10

while number > 0:

digit = first_digital（number）

frequency[digit] += 1

number //= 10

return frequency

计算1到1000000阶乘中每个数字作为首位的频率

frequency = * 10

for i in range（1, 1000001）:

frequency = count_digits（i）

绘制图表

plt.bar（range（1, 10）, frequency[1:], width=0.8）

plt.xlabel（'首位数字'）

plt.ylabel（'频率'）

plt.title（'本福特定律图表'）

plt.show（）

```

这段代码首先定义了一个函数`first_digital`来获取一个数字的首位数字，然后定义了`count_digits`函数来计算每个数字作为首位的频率。最后，它计算了1到1000000阶乘中每个数字作为首位的频率，并使用Matplotlib绘制了条形图。

请注意，这个例子是为了演示如何使用Python和Matplotlib来绘制本福特定律的图表。在实际应用中，你可能需要处理更大的数据集，并且可能需要更复杂的统计分析和可视化技术。