python散点图之随机漫步的示例分析-创新互联

这篇文章主要介绍python散点图之随机漫步的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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随机漫步是这样行走得到的途径：每次行走都是完全随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。

random_walk.py

#random_walk.py
from random import choice
# -*- coding: utf-8 -*-
class RandomWalk():
  #一个生成随机漫步数据的类

  def __init__(self,num_points=5000):
   self.num_points=num_points
   self.x_values=[0]
   self.y_values=[0]

  def fill_walk(self):
   #计算随机漫步包含的所有点

   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*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)

rw.py

#rw.py
# coding=gbk
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk


while True:
  rw=RandomWalk()
  rw.fill_walk()

  #设置绘图窗口的尺寸
  plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))

  point_numbers=list(range(rw.num_points))
  plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,s=15)

  #突出起点和终点
  plt.scatter(0,0,c='green',s=100)
  plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',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=='n':
   break

效果图：

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