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python使用matplotlib库生成随机漫步图

2020-01-04 14:38:25
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来源:转载
供稿:网友

本教程使用python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib将数据呈现出来

开发环境

操作系统: Windows10 
IDE: Pycharm 2017.1.3 
Python版本: Python3.6 
Python第三方库:matplotlib

开始实战

1. 创建RandomWalk()类

为了模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类, 它随机地选择方向。

from random import choiceclass RandomWalk():  """一个生成随机漫步数据的类"""  def __init__(self, num_points=50000):    """初始化随机漫步的属性"""    self.num_points = num_points    # 所有随机漫步都始于(0,0)    self.x_values = [0]    self.y_values = [0]

这个类有三个属性,一个存储随机漫步次数的变量,其他两个存储随机漫步经过的x和y坐标。RandomWalk只包含两个方法:init()和 fill_walk()

2. 选择方向

我们将使用 fill_walk() 来生成漫步包含的点,并决定漫步的方向

def fill_walk(self):    """计算随机漫步包含的所有点"""    # 不断漫步,直到列表达到指定的长度    while len(self.x_values) < self.num_points:      # 决定前进方向以及沿这个方向前进的距离      x_direction = choice([1,- 1])      x_distance = choice([1, 2, 3, 4])      x_step = x_direction * x_distance      y_direction = choice([1, -1])      y_distance = choice([1, 2, 3, 4])      y_step = y_direction * y_distance      # 拒绝原地踏步      if x_step == 0 and y_step == 0:        continue      # 计算下一个点的x和y值      next_x = self.x_values[-1] + x_step      next_y = self.y_values[-1] + y_step      self.x_values.append(next_x)      self.y_values.append(next_y)

我们创建了一个循环,这个循环不断运行,直到漫步包含所需数量的点。 
我们使用choice([1, -1])给x_direction选择一个值,-1代表向左走, 1代表向右走。 
choice([0, 1, 2, 3, 4])随机选择0-4之间的整数,告诉python沿指定方向走多远

3. 绘制随机漫步图

import matplotlib.pyplot as pltfrom randomwalk import RandomWalk# 只要程序处于活动状态,就不断地模拟随机漫步while True:  # 创建一个RandomWalk实列,并将其包含的点都绘制出来  rw = RandomWalk()  rw.fill_walk()  plt.figure(dpi=128, figsize=(8, 4))  point_numbers = list(range(rw.num_points))  plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolors='none', s=1)  # 突出起点和终点  plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)  plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100)  plt.show()  keep_running = input("Make another walk?(y/n):")  if keep_running == 'n':    break

创建一个RandomWalk实例,在调用 fill_walk() 方法,我们将随机漫步x、y和次数传递给scatter(),并选择了合适的尺寸。并绘制了起点和终点。

4. 运行结果

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以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持VEVB武林网。


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