Python使用matplotlib绘制随机漫步图

2024-04-01 01:19:49

本文我们来做一个简单的随机漫步数据图，进一步了解matplotlib的使用，

使用Python生成随机漫步数据，再使用matplotlib绘制出来，

随机漫步是这样行走得到的路径: 每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。
创建一个RandomWalk雷，随机的选择前进的方向，一共有三个属性，一个是存储随机漫步次数的变量，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标

下面是代码

from random import choice

class RandomWalk():
 "一个生成随机漫步数据的表"

 def __init__(self, num_points = 5000):
 """初始化随机漫步的属性"""
 self.num_points = num_points

 # 所有随机漫步都起始于(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:

  # 决定前进的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_distance * x_direction 

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

  # 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)

from random_walk import RandomWalk

# 不断的模拟随机漫步
while True:
 # 创建一个RandomWalk实例，将其包含的点绘制出来
 rw = RandomWalk()
 rw.fill_walk()

 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 = 5)

 # 突出起点和终点
 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)

 # 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.lower().startswith('n'):
 break

这是没有颜色渐变和绘制起始和结束点颜色和大小的图片

这个是给出代码的运行情况，绿色为起始点，红色为终止点，越靠近终止点蓝色越深。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

python使用matplotlib库生成随机漫步图

本教程使用python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib将数据呈现出来开发环境操作系统: Windows10 IDE: Pycharm 2017.1.3 Python版本: Python3.6 Python第三方库:matplotlib 开始实战 1. 创建RandomWalk()类为了模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类, 它随机地选择方向. from random import choice class RandomWalk(): ""&quo
python实现随机漫步方法和原理

我们通过模拟随机漫步可以说明如何运用数组运算.通过内置的random模块以纯Python的方式实现1000步的随机漫步根据前100个随机漫步值生成的折线图, plt.plot(walk[:100]) 随机漫步中各步的累计和,可以用一个数组运算来实现.因此,我用np.random模块一次性随机产生1000个"掷硬币"结果(即两个数中任选一个),将其分别设置为1或-1,然后计算累计和我们就可以沿着漫步路径做一些统计工作了,比如求取最大值和最小值假设我们想要知道本次随机漫步需要多久才能
python3.5绘制随机漫步图

本文实例为大家分享了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():
Python3随机漫步生成数据并绘制

本文为大家分享了Python3随机漫步生成数据并绘制的具体代码,供大家参考,具体内容如下 random_walk.py from random import choice #生成随机漫步的数据类 class RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): #初始化随机漫步的属性 self.numpoints=num_points #随机漫步的默认点数 self.x_values=[0] #所有的随机漫步都始于(0.0) self.y_value
Python实现随机漫步功能

随机漫步生成是无规则的,是系统自行选择的结果.根据设定的规则自定生成,上下左右的方位,每次所经过的方向路径. 首先,创建一个RandomWalk()类和fill_walk()函数 random_walk.py from random import choice class Randomwalk (): '''一个生成随机数漫步的类''' def __init__(self,num_point=5000): '''初始化随机漫步的属性''' self.num_point = num_point #
python实现随机漫步算法

本文实例为大家分享了python实现随机漫步的具体代码,供大家参考,具体内容如下编写randomwalk类 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
python散点图实例之随机漫步

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] sel
Python使用matplotlib绘制随机漫步图

本文我们来做一个简单的随机漫步数据图,进一步了解matplotlib的使用, 使用Python生成随机漫步数据,再使用matplotlib绘制出来, 随机漫步是这样行走得到的路径: 每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的. 创建一个RandomWalk雷,随机的选择前进的方向,一共有三个属性,一个是存储随机漫步次数的变量,其他两个是列表,分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标下面是代码 from random import choice class Random
Python调用Matplotlib绘制振动图、箱型图和提琴图

目录 Matplotlib介绍振动图箱型图提琴图 Matplotlib介绍 Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包,支持跨平台运行,它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像,它使用简单.代码清晰易懂,深受广大技术爱好者喜爱. NumPy 是 Python 科学计算的软件包,ndarray 则是 NumPy 提供的一种数组结构. Matplotlib 由 John D. Hunter 在 2002 年开始编写, 2003 年 Matplot
Python利用matplotlib绘制圆环图(环形图)的实战案例

目录一.概念介绍二.数据展示三.图像绘制四.参数解释 (1) wedgeprops是我们绘图时的参数字典. (2) startangle是第一个数据起画点. (3) plt.text (4) 可以绘制如示例图一样的colorbar,或者legend吗? 总结一.概念介绍圆环图(Donut Chart),又称为环形图,甜甜圈图.它从饼图变形而来,单环的作用上与饼图相似,用于展示定性数据中小类占大类的比例关系. Q: 那既然都有饼图了,为什么还要圆环图呢? ① 从空间利用效果上,饼图的t
python使用matplotlib绘制雷达图

本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下示例代码: # encoding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 显示中文 labels = np.array([u'总场次', u'吃鸡数', u'前十数',u'总击杀']) #
python使用matplotlib绘制折线图的示例代码

示例代码如下: #!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt # figsize - 图像尺寸(figsize=(10,10)) # facecolor - 背景色(facecolor="blue") # dpi - 分辨率(dpi=72) fig = plt.figure(figsize=(10,10),facecolor="blue") #figsize默认为4,
Python利用matplotlib绘制折线图的新手教程

前言 matplotlib是Python中的一个第三方库.主要用于开发2D图表,以渐进式.交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力. 一.安装matplotlib pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二.matplotlib图像简介 matplotlib的图像分为三层,容器层.辅助显示层和图像层. 1. 容器层主要由Canvas.Figure.Axes组成. Canvas位
利用Python matplotlib绘制风能玫瑰图

概述在之前的风资源分析文章中,有提到过用widrose包来进行玫瑰图的绘制,目前的可视化绘图包有很多,但是最基础和底层的,本人认为还是matplotlib,有时候为了画1-2个图就去安装一个包,好麻烦,我就是个安装软件的渣渣,所以,推己及人,我也研究了一下,matplotlib画玫瑰图的方法,废话不多说,开始咯~~~ 风能玫瑰图玫瑰图是气象科学专业统计图表,用来统计某个地区一段时期内风向.风速发生频率,又分为"风向玫瑰图"和"风速玫瑰图".本文中的玫瑰图是将风速
python 用matplotlib绘制折线图详情

目录 1. 折线图概述 1.1什么是折线图? 1.2折线图使用场景 1.3绘制折线图步骤 1.4案例展示 2. 折线2D属性 2.1linestyle:折线样式 2.2color:折线颜色 2.3marker:坐标值标记 2.4fillstyle:标记填充方法 2.5linewidth(lw): 直线宽度 3. 坐标管理 3.1坐标轴名字设置 3.2坐标轴刻度设置 3.3坐标轴位置设置 3.4指定坐标值标注 4. 多条折线展示图 5. 图列管理复习回顾: 众所周知,matplotlib 是一款

Python使用matplotlib绘制随机漫步图

相关推荐

随机推荐