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目录
1. 创建 RandomWalk 类
2. 选择方向
3. 绘制随机漫步图
4. 总结
本篇博客将使用 Python 来 生成随机漫步数据，再使用 Matplotlib 库，将以引人注目的方式将这些数据呈现出来。
随机漫步 顾名思义就是随机走出的步伐，它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。我们可以将随机漫步看作是 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。
1. 创建 RandomWalk 类
为模拟随机漫步，首先创建一个名为 RandomWalk 的类，其作用是 随机的选择前进方向。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__ () ，初始化属性
- 方法 fill_walk () ，计算随机漫步经过的所有点
from random import choiceclass RandomWalk:'''一个生成随机漫步数据的类'''def __init__(self, num_points = 500):'''初始化随机漫步的属性'''self.num_points = num_points# 所有随机漫步都使于(0,0)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 。
- 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。
- 创建两个用于存储 x 值和 y 值的列表，并让每次漫步都从 点（0,0）出发。
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。
import randomdef 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 = random.choice([1,-1])x_distance = random.choice([0,1,2,3,4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = random.choice([1,-1])y_distance = random.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 值和 y 的值x = self.x_values[-1] + x_stepy = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)- 先建立一个循环，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？沿指定的方向走多远？
- 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。接下来，choice([0，1，2，3，4]) 随机的选择一个 0~4 的整数，告诉 Python 沿指定方向走多远（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。
- 将 移动方向乘以移动距离，确定沿 x 轴和 y 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。
- 为获取漫步中下一个点的 x 的值，将 x_step 和 x_values 中的最后一个值相加，对 y 值也做相同的处理。获得下一个点的 x 值和 y 值后，将它们分别附件到列表 x_values 和 y_values 的末尾。
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：
from random import choice
import matplotlib.pyplot as pltclass 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# 所有随机漫步都使于(0,0)self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):'''计算随机漫步包含所有的点'''# 不断漫步，直到列表达到指定的长度while len(self.x_values) < self.num_points:# 决定前进的方向以及沿着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_distancey_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 值和 y 值x = self.x_values[-1] + x_stepy = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)# 创建一个 RandomWalk 实例
random_wander = RandomWalk()
random_wander.fill_walk()# 将所有的点都绘制出来
plt.style.use('classic')
(fig,ax) = plt.subplots()
ax.scatter(random_wander.x_values, random_wander.y_values, s = 15)
plt.show()
4. 总结
这篇文章主要讲解了随机漫步相关知识点。这期的分享总结就到这里了，如果有疑问的小伙伴，我们在评论区交流嗷~，笔者必回，我们下期再见啦 ！！