python3.5如何绘制随机漫步图-创新互联

这篇文章主要介绍python3.5如何绘制随机漫步图，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！

成都创新互联公司自2013年起，是专业互联网技术服务公司，拥有项目成都做网站、成都网站设计网站策划，项目实施与项目整合能力。我们以让每一个梦想脱颖而出为使命，1280元北票做网站,已为上家服务,为北票各地企业和个人服务,联系电话:13518219792

python3.5绘制随机漫步图的具体代码，供大家参考，具体内容如下

代码中我们定义两个模型，一个是RandomWalk.py模型，用于随机的选择前进方向。此模型中的RandomWalk类包含两个方法，一个是__init__()，一个是fill_walk()，后者是计算随机漫步的所有点。另外一个是rw_visual.py模型，用于绘制随机漫步图。

代码如下：

RandomWalk.py

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)

rw_visual.py

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()

效果如下：

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

以上是“python3.5如何绘制随机漫步图”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

文章名称：python3.5如何绘制随机漫步图-创新互联
网站地址：http://cxhlcq.com/article/hsphc.html