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数据可视化-Matplotlib绘制随机漫步数据

数据可视化-Matplotlib绘制随机漫步数据

作者: 东南有大树 | 来源:发表于2018-11-03 20:28 被阅读17次

    创建 RandomWalk() 类

    该类有三个属性,分别表示漫步的次数、x坐标列表和y坐标列表

    生成随机漫步值的方法每次生成一个随机方向的值,添加到x/y坐标列表中

    # 导入random模块
    from random import choice
    
    # 定义生成随机漫步数据的类
    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:
                # 决定前进方向及沿这个方向前进的距离
                x_direction = choice([1, -1])  # 随机返回1或-1
                x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])  # 随机返回0~4中的一个
                x_step = x_direction * x_distance  # 计算出一个x坐标值
                
                y_direction = choice([1, -1])
                y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
                y_step = y_direction * y_distance  # 计算出一个y坐标值
                
                # 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的值
                next_x = self.x_values[-1] + x_step  # 在上一个x坐标值基础上随机漫步
                next_y = self.y_values[-1] + y_step  # 在上一个坐标值基础上随机漫步
                
                self.x_values.append(next_x)
                self.y_values.append(next_y)
    
    

    绘制图片

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk()
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    # 根据数据作图
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
    # 展示
    plt.show()
    

    模拟多次随机漫步

    for i in range(5):    
        # 初始化RandomWalk类
        rw = RandomWalk()
        # 生成随机漫步值
        rw.fill_walk()
        # 根据数据作图
        plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
        # 展示
        plt.show()
    

    设置随机漫步样式

    通过生成一个和num_points一样长度的序列,今次指定每个坐标点的顺序

    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk()
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    
    # 生成一个递增的序列值
    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    
    # 根据数据作图
    #  c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues 这两个参数将列表值与颜色相映射,从而将颜色变得由浅到深
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=15)
    # 展示
    plt.show()
    

    重新绘制起始点和终点

    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk()
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    # 画出绿色的起点
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
    # 画出红色的终点
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=100)
    # 展示
    plt.show()
    

    隐藏坐标轴

    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk()
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    # 画出绿色的起点
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
    # 画出红色的终点
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=100)
    
    # 隐藏坐标轴
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
    
    
    # 展示
    plt.show()
    

    增加点数,体验泼墨般的艺术品

    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk(50000)
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    
    # 生成一个递增的序列值
    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    
    # 根据数据作图
    #  c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues 这两个参数将列表值与颜色相映射,从而将颜色变得由浅到深
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)  # 将点大小调整为1
    # 展示
    plt.show()
    

    调整图片大小

    # 初始化RandomWalk类
    rw = RandomWalk(50000)
    # 生成随机漫步值
    rw.fill_walk()
    # 生成一个递增的序列值
    point_numbers = list(range(rw.num_points))
    
    # 指定图片的宽和高(还可以指定图片的背景和分辨率)
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    
    # 根据数据作图
    #  c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues 这两个参数将列表值与颜色相映射,从而将颜色变得由浅到深
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)  # 将点大小调整为1
    # 展示
    plt.show()
    

    注:本文章为个人学习笔记🤓

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