Python数据可视化day02|随机漫步

随机漫步的路径: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。使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib呈现数据。

创建RandomWalk() 类

➜  random_walk.py
from random import choice  #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

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]

选择方向

➜  random_walk.py
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)

绘制随机漫步图

➜  rwvisual.py
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()

显示随机漫步图

模拟多次随机漫步

修改上面的代码，就可以模拟多次随机漫步：

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 只要程序处于活动状态,就不断地模拟随机漫步 
while True:
    # 创建一个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来 
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) 
    plt.show()

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

注意如果你使用的是Python 2.7,别忘了将❶处的input() 替换为raw_input()

模拟多次随机漫步图

给点着色

--snip--
while True:
    # 创建一个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来 
    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=15)
    plt.show()
--snip--

改变随机漫步点颜色

重新绘制起点和终点

改变起始点的颜色和大小

while True:
    --snip--
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues,
        edgecolor='none', s=15)

    # 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)
    plt.show()
--snip--

隐藏坐标轴

while True:
    --snip--
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues,
        edgecolor='none', s=15)

    
    #隐藏坐标轴
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

    plt.show()
--snip--

增加点数

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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()

    #绘制点并将图形显示出来

    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=1)
--snip--

调整尺寸以适合屏幕

图表适合屏幕大小时,更能有效地将数据中的规律呈现出来，函数figure() 用于指定图表的宽度、高度、分辨率和背景色。

--snip--
while True:
    # 创建一个RandomWalk实例,并将其包含的点都绘制出来 
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()

    #设置绘图窗口的尺寸
    plt.figure(figsize=(10, 6))
--snip--

Python假定屏幕分辨率为80像素/英寸,如果上述代码指定的图表尺寸不合适,可根据需要调整其中的数字。如果你知道自己的系统的分辨率,可使用形参dpi向figure()传递该分辨率,以有效地利用可用的屏幕空间,如下所示：

plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))