Python使用matplotlib绘制随机漫步图

 更新时间:2018年08月27日 14:48:20   作者:youaresherlock  
这篇文章主要为大家详细介绍了使用Python生成随机漫步数据,使用matplotlib绘制随机漫步图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文我们来做一个简单的随机漫步数据图,进一步了解matplotlib的使用,

使用Python生成随机漫步数据,再使用matplotlib绘制出来,

随机漫步是这样行走得到的路径: 每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。
创建一个RandomWalk雷,随机的选择前进的方向,一共有三个属性,一个是存储随机漫步次数的变量,其他两个是列表,分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标

下面是代码

from random import choice
 
class RandomWalk():
 "一个生成随机漫步数据的表"
 
 def __init__(self, num_points = 5000):
 """初始化随机漫步的属性"""
 self.num_points = num_points
 
 # 所有随机漫步都起始于(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:
 
  # 决定前进的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_distance * x_direction 
 
  y_direction = choice([-1, 1])
  y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
  y_step = y_distance * y_direction
 
  # 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)
from random_walk import RandomWalk
 
# 不断的模拟随机漫步
while True:
 # 创建一个RandomWalk实例,将其包含的点绘制出来
 rw = RandomWalk()
 rw.fill_walk()
 
 
 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 = 5)
 
 # 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)
 
 # 隐藏坐标轴
 # plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
 # plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
 
 plt.show()
 
 keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
 if keep_running.lower().startswith('n'):
 break

这是没有颜色渐变和绘制起始和结束点颜色和大小的图片

这个是给出代码的运行情况,绿色为起始点,红色为终止点,越靠近终止点蓝色越深。

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脚本之家。

相关文章

  • Python warning警告出现的原因及忽略方法

    Python warning警告出现的原因及忽略方法

    在本篇文章里小编给大家分享的是关于Python warning警告出现的原因及忽略方法,有需要的朋友们可以学习参考下。
    2020-01-01
  • Python 多进程、多线程效率对比

    Python 多进程、多线程效率对比

    这篇文章主要介绍了Python 多进程、多线程的效率对比,帮助大家选择适合的技术,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-11-11
  • Python plt.imshow函数及其参数使用

    Python plt.imshow函数及其参数使用

    plt.imshow()是Matplotlib库中的一个函数,主要用于显示图像或矩阵数据,本文主要介绍了Python plt.imshow函数及其参数使用,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2024-02-02
  • CoordConv实现卷积加上坐标实例详解

    CoordConv实现卷积加上坐标实例详解

    这篇文章主要介绍了CoordConv实现卷积加上坐标实例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-03-03
  • python中pymysql的executemany使用方式

    python中pymysql的executemany使用方式

    这篇文章主要介绍了python中pymysql的executemany使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-01-01
  • Python数据结构集合的相关详解

    Python数据结构集合的相关详解

    集合是Python中一种无序且元素唯一的数据结构,主要用于存储不重复的元素,Python提供set类型表示集合,可通过{}或set()创建,集合元素不可重复且无序,不支持索引访问,但可迭代,集合可变,支持添加、删除元素,集合操作包括并集、交集、差集等,可通过运算符或方法执行
    2024-09-09
  • Python通过Socket手动实现HTTP协议

    Python通过Socket手动实现HTTP协议

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何通过Socket手动实现HTTP协议,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一
    2024-03-03
  • 一文详解如何配置Pycharm进行远程开发

    一文详解如何配置Pycharm进行远程开发

    在搞深度学习的时候,我们在本地开发,但是需要在服务器去运行工程,所以需要使用Pycharm进行远程配置,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何配置Pycharm进行远程开发的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2024-02-02
  • python、Matlab求定积分的实现

    python、Matlab求定积分的实现

    今天小编就为大家分享一篇python、Matlab求定积分的实现,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-11-11
  • Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件示例

    Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件示例

    这篇文章主要介绍了Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件,结合实例形式分析了Python使用pyautocad与openpyxl模块读写cad文件相关应用操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-07-07

最新评论