Python数据可视化（随机漫步）

Python数据可视化（随机漫步）

类似于分子运动的无规则扩散运动，利用散点图或者折线图描述其运动。

首先定义随机漫步的类。

from random import choice

class RandomWalk(object):
    def __init__(self, num_points):
        '''
        初始化，num_points：总的点数
        '''
        self.num_points = num_points
        #列表用来存储每个点的x, y坐标，起始点为(0, 0)
        self.x_values_list = [0]
        self.y_values_list = [0]
    
    def get_points(self):
        '''
        获得随机漫步的坐标点
        '''
        #当坐标的列表长度小于总点数时，随机漫步
        while len(self.x_values_list) < self.num_points:
            x_step = self.get_page()
            y_step = self.get_page()
            
            #防止原地不动(若原地不动，则直接进行下次循环)
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue
            
            #若正常漫步，则计算下一点的坐标，存入列表
            next_x = self.x_values_list[-1] + x_step
            next_y = self.y_values_list[-1] + y_step
            self.x_values_list.append(next_x)
            self.y_values_list.append(next_y)
            
    def get_page(self):
        '''
        获取随机步长与方向
        '''
        direction = choice([-1, 1])
        distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
        step = direction * distance
        return step

使用matplotlib中的pyplot画图。

import matplotlib.pyplot as plt

#生成随机漫步的实例对象
random_walk = RandomWalk(5000)
random_walk.get_points()

plt.scatter(random_walk.x_values_list, random_walk.y_values_list, s=14)
plt.show()

利用颜色映射在图上显示随机漫步的过程（由于是根据先后进行映射，所以c设置为1到5000的列表），再画出起点和终点的位置。

plt.scatter(random_walk.x_values_list, random_walk.y_values_list, c=list(range(1, 5001)), cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='None', s=14)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[0], random_walk.y_values_list[0], c='red', s=100)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[-1], random_walk.y_values_list[-1], c='red', s=100)

plt.show()

隐藏坐标轴。

plt.scatter(random_walk.x_values_list, random_walk.y_values_list, c=list(range(1, 5001)), cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='None', s=14)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[0], random_walk.y_values_list[0], c='red', s=100)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[-1], random_walk.y_values_list[-1], c='red', s=100)

#隐藏坐标轴
plt.axis('off')

plt.show()

同样地，也可以使用折线图表示。

plt.plot(random_walk.x_values_list, random_walk.y_values_list, linewidth=0.5)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[0], random_walk.y_values_list[0], c='red', s=100)
plt.scatter(random_walk.x_values_list[-1], random_walk.y_values_list[-1], c='red', s=100)

#隐藏坐标轴
plt.axis('off')

plt.show()