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python實現(xiàn)隨機(jī)漫步算法

 更新時間:2018年08月27日 11:45:27   作者:Joliph  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實現(xiàn)隨機(jī)漫步算法,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了python實現(xiàn)隨機(jī)漫步的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

編寫randomwalk類

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([0,1,2,3,4,5])
      x_step=x_direction*x_distance
      y_direction=choice([1,-1])
      y_distance=choice([0,1,2,3,4,5])
      y_step=y_direction*y_distance

      if x_step==0 and y_step==0:
        continue

      self.x_values.append(self.x_values[-1]+x_step)
      self.y_values.append(self.y_values[-1]+y_step)

choice([1,-1])*步數(shù)巧妙的完成了隨機(jī)方向,x軸隨機(jī)加y軸隨機(jī)使得4個方向的隨機(jī)漫步得以完成

顯示隨機(jī)漫步點

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import randomwalk


while True:
  rw=randomwalk()
  rw.fill_walk()
  plt.figure(figsize=(15,8))
  point_numbers=list(range(rw.num_points))

  plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=point_numbers,
  edgecolor='none',cmap=plt.cm.Blues)

  plt.scatter(rw.x_values[0],rw.y_values[0],s=50,edgecolor='none',
  c='green')

  plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],s=50,edgecolor='none',
  c='green')

  plt.show()

  a=input("do you want to walk again?(y/n)")
  if a=='n':
    break

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

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