Matplotlib学习之随机漫步

29、Python 数据可视化:从随机漫步到天气数据探索 本文详细介绍了使用 Python 进行数据可视化的方法,涵盖 Matplotlib 和 Plotly 两大常用库,通过随机漫步模拟和天气数据分析展示了数据可视化的实际应用。内容包括图表创建、代码优化、数据格式处理(如 CSV 和 JSON)、图表美化与交互性增强,并提供了丰富的练习和拓展方向,帮助读者全面掌握数据可视化的核心技能。 阅读详情

随机漫步:每次行走完全是随机的,最没有明确的方向下,结果是由一系列随机决策产生的,如:蚂蚁在晕头转向的情况下,每次都沿随机方向前行,我们将模拟这一现象。

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,知道列表达式到指定的长度
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            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_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)
            
import matplotlib.pyplot as plt

#from random_walk import RandomWalk

#只要程序处于活动状态,就不断的模拟随机漫步

while True:
# 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=128,figsize=(10,6))
    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    #以y值进行渐变    
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s=1)
    #突出起点和终点
    #绿色起点
    plt.scatter(rw.x_values[0],rw.y_values[0],c='green',edgecolors='none',s=100)
    #红色终点
    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)
#获取当前的坐标轴,
# 设置x坐标轴为下边框
    plt.gca().xaxis.set_ticks_position('top')
# 设置y坐标轴为左边框
    plt.gca().yaxis.set_ticks_position('right')
# 设置x轴, y周在(0, 0)的位置
    #plt.gca().spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    #plt.gca().spines['left'].set_position(('data', 0))

    plt.show()
    keep_running = input("Make another walk?(y/n): ")
    if keep_running == 'n':
        break

多执行几次,每次显示的图形都不一样,是不是有点艺术家的感觉了呢。

 

Random-Walk:使用Matplotlib生成随机游走并可视化数据的Python程序 随机游走 生成随机游走并使用Matplotlib创建数据可视化的python程序。 关于 随机行走是没有明确方向的路径。 每个随机行走都是不同的。 绿点代表步行的起始位置。 红点代表步行的终点位置。 彩色地图用于显示步行中各个点的顺序。 步行以浅蓝色开始,并且随着步行的进行,点变得更暗。 怎么跑 只需克隆此仓库并输入python run.py 样本随机游走 立即下载

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高手兄 585
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AA赵师傅
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