这篇文章给大家分享的是有关如何使用Python绘制漫步图的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
我们首先来看下代码:
import matplotlib.pyplot as plt from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] self.y_values=[0] def fill_walk(self): while len(self.x_values)<self.num_points: x_direction=choice([1,-1]) x_distance=choice([0,1,2,3,4]) x_step=x_direction*x_distance y_direction=choice([1,-1]) y_distance=choice([0,1,2,3,4]) y_step=y_direction*y_distance if x_step==0 and y_step==0: continue 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) rw=RandomWalk() rw.fill_walk() plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1) plt.show()
绘制出的图如下所示:
这段代码绘制了5000个数据点,这些点的分布完全是随机的。每次运行代码都会有不同的走向。
实例扩展:
from random import choice class RandomWalk(): """一个生成随机漫步数据的类""" def __init__(self,num_points=5000): """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] 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([0,1,2,3,4]) x_step = x_direction * x_distance y_direction = choice([1,-1]) y_distance = choice([0,1,2,3,4]) y_step = y_direction * x_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)
import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 创建一个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(dpi=80,figsize=(10,6)) # 设置点按先后顺序增加颜色深度 point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none',s=1) # 突出起点和终点,起点设置为绿色,终点设置为红色 plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show()
第二个实例内容差不多,是用的PY3.5,大家可以本地测试下。
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