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Python3隨機(jī)漫步生成數(shù)據(jù)并繪制

更新時(shí)間：2018年08月27日 11:36:57 作者：Asia-Lee

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python3隨機(jī)漫步生成數(shù)據(jù)并繪制的方法，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文為大家分享了Python3隨機(jī)漫步生成數(shù)據(jù)并繪制的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

random_walk.py

from random import choice
#生成隨機(jī)漫步的數(shù)據(jù)類
class RandomWalk():
 def __init__(self,num_points=5000): #初始化隨機(jī)漫步的屬性
  self.numpoints=num_points  #隨機(jī)漫步的默認(rèn)點(diǎn)數(shù)
  self.x_values=[0]     #所有的隨機(jī)漫步都始于（0.0）
  self.y_values=[0]
 def fill_walk(self):
  while len(self.x_values)<self.numpoints:
   #決定前進(jìn)方向及前進(jìn)方向的距離
   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
   #拒絕原地踏步
   if x_step==0 and y_step==0:
    continue
   #計(jì)算下一個(gè)點(diǎn)的x和y的值
   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_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
 
# 創(chuàng)建一個(gè)RandomWalk實(shí)例，并將其包含的點(diǎn)都繪制出來(lái)
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
#重新繪制起點(diǎn)和終點(diǎn)（突出起點(diǎn)和終點(diǎn)）
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)
#隱藏坐標(biāo)軸
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
#設(shè)置窗口的屏幕分辨率和尺寸
plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))
plt.show()

結(jié)果圖：

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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