企业网站建设预算,网站图标做多大好,电脑网页游戏排行榜,做网站怎么查看来访ip数据可视化#xff08;二#xff09; 1.随机漫步1.1 创建RandomWalk类1.2 选择方向1.3 绘制随机漫步图1.4 模拟多次随机漫步1.5 设置随机漫步图的样式 1.随机漫步
使用Python来生成随机漫步数据#xff0c;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… 数据可视化二 1.随机漫步1.1 创建RandomWalk类1.2 选择方向1.3 绘制随机漫步图1.4 模拟多次随机漫步1.5 设置随机漫步图的样式 1.随机漫步
使用Python来生成随机漫步数据再使用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。你可以将随机漫步看作蚂蚁在晕头转向的情况下每次都沿随机的方向前行所经过的路径。
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不断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。我们稍后编写的代码将模拟现实世界的很多情形。
1.1 创建RandomWalk类
为模拟随机漫步将创建一个名为RandomWalk的类它随机地选择前进方向。这个类需要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坐标和y坐标。
RandomWalk类只包含两个方法方法__init___()和fill_walk()后者计算随机漫步经过的所有点。先来看看__init__()如下所示
random_walk.py
❶ from random import choiceclass RandomWalk:一个生成随机漫步数据的类。❷ def __init__(self, num_points5000):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)。
❸ self.x_values [0]self.y_values [0]为做出随机决策将所有可能的选择都存储在一个列表中并在每次决策时都使用模块random中的choice()来决定使用哪种选择见❶。接下来将随机漫步包含的默认点数设置为5000。这个数大到足以生成有趣的模式又小到可确保能够快速地模拟随机漫步见❷。然后在❸处创建两个用于存储[插图]值和[插图]值的列表并让每次漫步都从点(0, 0)出发。
1.2 选择方向
我们将使用方法fill_walk()来生成漫步包含的点并决定每次漫步的方向如下所示。请将这个方法添加到random_walk.py中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。
❶ 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。
❷ x_direction choice([1, -1])x_distance choice([0, 1, 2, 3, 4])
❸ x_step x_direction * x_distancey_direction choice([1, -1])y_distance choice([0, 1, 2, 3, 4])
❹ y_step y_direction * y_distance# 拒绝原地踏步。
❺ if x_step 0 and y_step 0:continue# 计算下一个点的x值和y值。
❻ x self.x_values[-1] x_stepy self.y_values[-1] y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)❶处建立了一个循环它不断运行直到漫步包含所需的点数。方法fill_walk()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
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见❷。接下来choice([0, 1, 2, 3, 4])随机地选择一个04的整数告诉Python 沿指定的方向走多远x_distance。通过包含0不仅能够同时沿两个轴移动还能够只沿一个轴移动。
在❸和❹处将移动方向乘以移动距离确定沿[插图]轴和[插图]轴移动的距离。如果x_step为正将向右移动为负将向左移动为零将垂直移动如果y_step为正将向上移动为负将向下移动为零将水平移动。如果x_step和y_step都为零则意味着原地踏步。我们拒绝这样的情况接着执行下一次循环见❺。
为获取漫步中下一个点的[插图]值将x_step与x_values中的最后一个值相加见❻对[插图]值也做相同的处理。获得下一个点的[插图]值和[插图]值后将它们分别附加到列表x_values和y_values的末尾。
1.3 绘制随机漫步图
下面的代码将随机漫步的所有点都绘制出来rw_visual.py import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalk# 创建一个RandomWalk实例。
❶ rw RandomWalk()rw.fill_walk()# 将所有的点都绘制出来。plt.style.use(classic)fig, ax plt.subplots()
❷ ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s15)plt.show()首先导入模块pyplot和RandomWalk类再创建一个RandomWalk实例并将其存储到rw中见❶并且调用fill_walk()。在❷处将随机漫步包含的[插图]值和[插图]值传递给scatter()并选择合适的点尺寸。图15-9显示了包含5000个点的随机漫步图。本节的示意图未包含Matplotlib查看器的界面但你运行rw_visual.py时会看到。 1.4 模拟多次随机漫步
每次随机漫步都不同因此探索可能生成的各种模式很有趣。要在不多次运行程序的情况下使用前面的代码模拟多次随机漫步一种办法是将这些代码放在一个while循环中如下所示rw_visual.py
import matplotlib.pyplot as pltfrom 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。rw RandomWalk()rw.fill_walk()# 将所有的点都绘制出来。plt.style.use(classic)fig, ax plt.subplots()ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s15)plt.show()keep_running input(Make another walk? (y/n): )if keep_running n:break这些代码模拟一次随机漫步在Matplotlib查看器中显示结果再在不关闭查看器的情况下暂停。如果关闭查看器程序将询问是否要再模拟一次随机漫步。如果输入y可模拟在起点附近进行的随机漫步、大多沿特定方向偏离起点的随机漫步、漫步点分布不均匀的随机漫步等等。要结束程序请输入n。
1.5 设置随机漫步图的样式
本节将定制图表以突出每次漫步的重要特征并让分散注意力的元素不那么显眼。为此我们确定要突出的元素如漫步的起点、终点和经过的路径。接下来确定要使其不那么显眼的元素如刻度标记和标签。最终的结果是简单的可视化表示清楚地指出了每次漫步经过的路径。
给点着色
我们将使用颜色映射来指出漫步中各点的先后顺序并删除每个点的黑色轮廓让其颜色更为明显。为根据漫步中各点的先后顺序来着色传递参数c并将其设置为一个列表其中包含各点的先后顺序。这些点是按顺序绘制的因此给参数c指定的列表只需包含数04999如下所示rw_visual.py --snip--while True:# 创建一个RandomWalk实例。rw RandomWalk()rw.fill_walk()# 将所有的点都绘制出来。plt.style.use(classic)fig, ax plt.subplots()
❶ point_numbers range(rw.num_points)ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, cpoint_numbers, cmapplt.cm.Blues,edgecolorsnone, s15)plt.show()keep_running input(Make another walk? (y/n): )--snip--在❶处使用range()生成了一个数字列表其中包含的数与漫步包含的点数量相同。接下来将这个列表存储在point_numbers中以便后面使用它来设置每个漫步点的颜色。将参数c设置为point_numbers指定使用颜色映射Blues并传递实参edgecolorsnone’以删除每个点周围的轮廓。最终的随机漫步图从浅蓝色渐变为深蓝色如图所示。
