python使用matplotlib库生成随机漫步图

yipeiwu_com6年前Python基础

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python3中替换python2中cmp函数的实现

python3中替换python2中cmp函数的实现

python 3.4.3 的版本中已经没有cmp函数,被operator模块代替,在交互模式下使用时,需要导入模块。 在没有导入模块情况下,会出现 提示找不到cmp函数了,那么在p...

在Django的上下文中设置变量的方法

前一节的例子只是简单的返回一个值。 很多时候设置一个模板变量而非返回值也很有用。 那样,模板作者就只能使用你的模板标签所设置的变量。 要在上下文中设置变量,在 render() 函数的c...

用Python展示动态规则法用以解决重叠子问题的示例

用Python展示动态规则法用以解决重叠子问题的示例

动态规划是一种用来解决定义了一个状态空间的问题的算法策略。这些问题可分解为新的子问题,子问题有自己的参数。为了解决它们,我们必须搜索这个状态空间并且在每一步作决策时进行求值。得益于这类问...

python用来获得图片exif信息的库实例分析

本文实例讲述了python用来获得图片exif信息的库用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: exif-py是一个纯python实现的获取图片元数据的python库,官方下载地址:...

python中yaml配置文件模块的使用详解

简述 和GNU一样,YAML是一个递归着说“不”的名字。不同的是,GNU对UNIX说不,YAML说不的对象是XML。 YAML不是XML。 为什么不是XML呢?因为: YAML...