Python学习笔记（四）--数据可视化（中）

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随机漫步绘制随机漫步图

随机漫步

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。

为创建随机漫步，我们创建一个名为RandomWalk的类，它将随机地选择前进方向。这个类需要三个属性，其中一个是存储随机漫步的次数，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的坐标。

RandomWalk类只包含两个方法，__init__() 和fill_walk()后者计算随机漫步经过的所有点。

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 * 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)

在__init__()函数中，
为做出随机决策，我们将所有可能的选择都存储在一个列表中，并在每次做决策时都使用choice()来决定使用哪种选择。同时我们将随机漫步包含的默认点数设置在了5000。

在fill_walk()函数中：

我们建立了一个循环，这个循环不断运行，直到漫步包含所需数量的点。这个方法的主要部分告诉Python如何模拟四种漫步决定：向右走还是向左走？沿指定的方向走多远？向上走还是向下走？沿选定的方向走多远？

我们使用choice([1, -1])给x_direction选择一个值，结果要么是表示向右走的1，要么是表示向左走的-1。

接下来，choice([0, 1, 2, 3, 4])随机地选择一个0~4之间的整数，告诉Python 沿指定的方向走多远（x_distance）。（通过包含0，我们不仅能够沿两个轴移动，还能够沿y轴移动。）

绘制随机漫步图

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()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()

生成的随机漫步图：