python隨機漫步是什么

這篇文章主要介紹python隨機漫步是什么，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

隨機漫步

這次我們將使用python生成隨機漫步數(shù)據(jù)，然后用matplotlib的方式將這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來。
隨機漫步每次行走都完全是隨機的，沒有明確的方向，結(jié)果是由一系列隨機決策決定的。你可以這樣認(rèn)為，隨機漫步就是螞蟻在暈頭轉(zhuǎn)向的情況下，每次都沿隨機的方向所經(jīng)過的路徑。

創(chuàng)建RandomWalk()類

為了模擬隨機漫步，我們創(chuàng)建一個RandownWalk的類，它隨機選擇前進(jìn)的方向。這個類需要三個屬性，其中一個是存儲隨機漫步次數(shù)的變量，其他兩個是列表，分別存儲隨機漫步經(jīng)過的每個點的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)。
RandomWalk類只包含兩個方法，init()和fill_walk()，其中后者計算隨機漫步經(jīng)過的所有點，下面是__init__()：

from random import choiceclass RandomWalk():
    """一個生成隨機漫步數(shù)據(jù)的類"""
    def __init__(self, number_points=5000):
        """初始化隨機漫步的屬性"""
        self.number_points = number_points        # 所有隨機漫步都始于（0，0）
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

為做出隨機決策，我們將所有可能的選擇都存儲到一個列表中，并在每次做出決策時都使用choice()來決定使用哪種選擇，然后我們將隨機漫步的默認(rèn)點數(shù)設(shè)置為5000，然后我們創(chuàng)建了兩個用于存儲x值和y值的列表，并讓每次漫步都是從（0,0）開始出發(fā)。

選擇方向

    def fill_walk(self):
        """計算隨機漫步中包含的所有點"""

        # 不斷漫步，直到列表達(dá)到指定的長度
        while len(self.x_values) < self.number_points:
            # 決定前進(jìn)方向以及沿這個方向前進(jìn)的距離
            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            # 計算下一個點的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)

我們建立了一個循環(huán)，這個循環(huán)不斷進(jìn)行，直到漫步包含所有需數(shù)量的點。這個方法的主要部分告訴python如何模擬四種漫步?jīng)Q定：向左走還是向右走？向上走還是向下走？沿著指定的方向走多遠(yuǎn)？
我們使用choice([1, -1])給x_direction選擇一個值，結(jié)果要么是表示向右走的1，要么是表示向左走的-1，接下來choice([0, 1, 2, 3, 4])隨機選擇一個0~4之間的數(shù)，告訴python沿著指定方向走多遠(yuǎn)。
我們將移動方向乘以移動距離，以確定沿x軸和y軸移動的距離。如果x_step為正，就將向右移動，為負(fù)向左移動，而為0將垂直移動，y_step為正向上移動，為負(fù)向下移動，為0則水平移動，如果兩個都為0那么就以為著在原地踏步，我們拒絕這種情況，接著執(zhí)行下一次循環(huán)。
為獲取隨機漫步的下一個點的x值，我們將x_step和x_values的最后一個值相加，對于y值也做同樣的處理。獲得下一個點的x值和y值之后，我們將它分別附加到列表x_values和y_values的末尾。

繪制隨機漫步圖

我們將上面創(chuàng)建RandomWalk類的py文件命名為random_walk.py。
下面的代碼將隨機漫步的所有點都繪制出來：

import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalk# 創(chuàng)建一個RandWalk實例，并將其包含的點都繪制出來rw = RandomWalk(5000)rw.fill_walk()plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)plt.show()

我們首先導(dǎo)入了模塊pyplot和RandomWalk類，然后創(chuàng)建了一個RandomWalk實例，并將其存儲到rw中，再調(diào)用fill_walk（），下圖就是顯示了包含了5000個點的隨機漫步圖。

模擬多次隨機漫步

每次隨機漫步都不相同，因此探索可能生成的各種模式很有趣。在不多次運行程序的情況下使用前面的代碼模擬多次隨機漫步，一種辦法就是將前面的代碼放進(jìn)一個while循環(huán)中，如下所示：

import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:
    # 創(chuàng)建一個RandWalk實例，并將其包含的點都繪制出來
    rw = RandomWalk(5000)
    rw.fill_walk()

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=1)
    plt.show()

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

這些代碼模擬一次隨機漫步，如果你輸入y則再繼續(xù)模擬生成一次隨機漫步，輸入n的話就退出程序了。

給點著色

我們將使用顏色映射出漫步中個點的先后順序，并刪除各個點的黑色輪廓，讓他們顏色更加明顯。為根據(jù)漫步中各點的先后順序進(jìn)行著色，我們傳遞參數(shù)c，并設(shè)置一個列表，其中包含各點的先后順序。由于這些點都是按順序繪制的，因此參數(shù)c指定的列表只需包含數(shù)字1~5000即可。如下所示：

import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:
    # 創(chuàng)建一個RandWalk實例，并將其包含的點都繪制出來
    rw = RandomWalk(5000)
    rw.fill_walk()

    point_numbers = list(range(rw.number_points))

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)
    plt.show()

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

我們使用range生成了一個數(shù)字列表，其中包含的數(shù)字與漫步包含的點數(shù)相同。接下來，我們將這個列表存儲到point_numbers中，以方便使用它設(shè)置每個漫步點的顏色。我們將每個參數(shù)c設(shè)置為point_numbers，指定顏色映射為藍(lán)色，并傳遞實參edgecolors以刪除每個點周圍的輪廓。最終的隨機漫步圖由淺藍(lán)色漸變?yōu)樯钏{(lán)色。如下圖所示：

重新繪制起點和終點

除了給隨機漫步各個點著色，以指出他們的先后順序外，如果還能呈現(xiàn)隨機漫步的終點和起點就更好了。為此，可在繪制隨機漫步圖后重新繪制隨機漫步的起點和終點。我們讓起點和終點變得更大，并顯示為不同的顏色，以突出它們，如下所示：

import matplotlib.pyplot as pltfrom random_walk import RandomWalkwhile True:
    # 創(chuàng)建一個RandWalk實例，并將其包含的點都繪制出來
    rw = RandomWalk(5000)
    rw.fill_walk()

    point_numbers = list(range(rw.number_points))

    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=1)
    # 突出起點和終點
    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

為突出起點，我們使用綠色繪制點（0,0），并使其比其它點大。為突出終點，我們在漫步包含的最后一個x值和y值處繪制一個點，使其為紅色，并比其它點大。運行代碼，將準(zhǔn)確知道每次隨機漫步的起點和終點。

隱藏坐標(biāo)軸

下面來隱藏坐標(biāo)軸，以免我們注意點是坐標(biāo)軸而不是隨機漫步路徑。要隱藏坐標(biāo)做代碼如下：

# 隱藏坐標(biāo)軸plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

為修改坐標(biāo)軸，使用函數(shù)plt.axes()來將每條坐標(biāo)軸的可見性設(shè)置為False。圖如下：

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