python使用matplotlib库生成随机漫步图
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2022-04-28 17:51:28
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...
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 choice class 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 plt from 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
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。