随机漫步-Python 实现

使用Python来生成随机漫步的数据，再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。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。
在自然界、物理学、生物学、化学和经济领域，随机漫步都有其实际用途。例如，漂浮在水滴上的花粉因受到水分子的挤压而在水面上移动。水滴中的分子运动是随机的，因此花粉在水面上的运动路径犹如随机漫步。下面我们用代码模拟这个过程。

from random import choice
import matplotlib.pyplot as plt


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
            # 计算下一次点的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)

# 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步
i = 1
while i < 3:
    # 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))
    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
    plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=200)
    plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=200)
    # 隐藏坐标轴
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
    plt.show()
    i += 1
    # keep_running = input("make another walk? (y/n):")
    # if keep_running == 'n':
    #     break