使用python来生成随机漫步数据，再使用matplotlib将这些数据呈现出来。

随机漫步：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。也可以这么认为，随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下，每次沿着随机的方向前行所经过的路径。

random_walk.py

创建RandomWalk()类

为了模拟随机漫步，创建一个名为RandomWalk的类，随机地选择前进方向。

• 三个属性：
  存储随机漫步次数的变量；
  存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标（两个列表）
• 两个方法：
  __init() 生成随机漫步数据
  fill_walk() 计算随机漫步经过的所有点

初始化随机漫步的属性__init()

from random import choice
#每次做决定时都是用choice来决定使用那种选择

"""
一个生成随机漫步数据的类
"""
class RandomWalk():

    def __init__(self, num_points=5000):
        """初始化随机漫步的属性"""
        
        #默认点数为5000
        self.num_points = num_points

        #所有随机漫步都from(0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

选择方向fill_walk()

生成漫步包含的点，并决定每次漫步的方向

    """计算随机漫步包含的所有点"""
    def fill_walk(self):
        #不断漫步，知道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着个方向前进的距离
            x_direction = choice([1, -1])#左右
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])#距离
            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)

---

rw_visual.py

绘制简单的随机漫步图

将随机漫步的所有点都绘制出来

创建一个RandomWalk实例，调用fill_walk，将随机漫步包含的x和y值传递给scatter并显示，代码如下：

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()

以下是两次包含5000个点的随机漫步

模拟多次随机漫步

每次随机漫步都不同，因此将这些代码放入一个while循环中，可以查看多次漫步：

#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()

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

设置随机漫步图的样式

给点着色

使用颜色映射来指出漫步中各个点的先后顺序，并删除每个点的黑色轮廓，让它们的颜色更明显。

为根据漫步中各点的先后顺序进行着色，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，由于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字1-5000：

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

将参数c设置为point_numbers，指定使用颜色映射Blues，并传递实参edgecolor='none’以删除每个点周围的轮廓，最终的随机漫步图从浅蓝色变为深蓝色，着色效果如图所示：

重新绘制起点和终点

除了给每个随机漫步的各个点着色，以指出它们的先后顺序，还可在绘制随机漫步图后重新绘制起点和终点。

让起点和终点变得更大，并显示为不同的颜色，代码如下所示：

    #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)

为突出起点，使用绿色绘制点（0,0），s=100使其比其它点大。
为突出终点，在漫步的最后一个点（x,y）处绘制一个点，将其颜色设置为红色，s=100使其比其它点大。

随机漫步图如下所示：

增加点数

创建RandomWalk实例时增大num_points的值，并在绘图时调整每个点的大小，如下所示：

#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(50000)
    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=1)
    # plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, 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()

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

包含50000个点的随机漫步如图所示：

隐藏坐标轴

将每条坐标轴的可见性设为False

    #隐藏坐标轴
    # plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
    # plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
    current_axes = plt.axes()
    current_axes.xaxis.set_visible(False)
    current_axes.yaxis.set_visible(False)

隐藏坐标轴的结果如图所示：

设置绘图窗口的尺寸

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

可使用形参dpi向figure()传递分辨率，以有效地利用可用的屏幕空间：

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