Python小白从挖坑到脱坑之路031_对于随机漫步图的一些思考

大头目

今天看到《Python编程：从入门到实践》第15.3章节讲到如何用matplotlib绘制随机漫步图，引发了自己的一些思考，发帖记录留存，先上代码。
random_walk.py

1. from random import choice
   
2. 
   
3. class RandomWalk():
   
4.        
   
5.         def __init__(self, num_points = 5000):
   
6.                 self.num_points = num_points
   
7.                 self.x_values = [0]
   
8.                 self.y_values = [0]
   
9.        
   
10.         def fill_walk(self):
    
11.                 while len(self.x_values) < self.num_points:
    
12.                        
    
13.                         x_direction = choice([1,-1])
    
14.                         x_distance = choice([0,1,2,3,4])
    
15.                         x_step = x_direction * x_distance
    
16.                        
    
17.                         y_direction = choice([1,-1])
    
18.                         y_distance = choice([0,1,2,3,4])
    
19.                         y_step = y_direction * y_distance
    
20.                        
    
21.                         if x_step == y_step ==0:
    
22.                                 continue
    
23.                        
    
24.                         next_x = self.x_values[-1] + x_step
    
25.                         next_y = self.y_values[-1] + y_step
    
26.                        
    
27.                         self.x_values.append(next_x)
    
28.                         self.y_values.append(next_y)
    

复制代码

rw_visual.py

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. from random_walk import RandomWalk
   
3. 
   
4. while True:
   
5.         rw = RandomWalk()
   
6.         rw.fill_walk()
   
7.         print(rw.x_values)
   
8.         point_numbers = list(range(rw.num_points))
   
9.        
   
10.         plt.figure(figsize=(10,6))
    
11.        
    
12.         plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor='none',s=5)
    
13.        
    
14.         #标注起点和重点
    
15.         plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100)
    
16.         plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',s=100)
    
17.        
    
18.         plt.show()
    
19.        
    
20.         keep_running = input('Again?(y/n):')
    
21.         if keep_running == 'n':
    
22.                 break

复制代码

突然想到小甲鱼书中乌龟吃鱼的游戏，完全可以用来绘制乌龟和鱼的动态图，并且可以根据“K最邻近算法”（来自《算法图解》第10章），根据乌龟和鱼的距离权重，计算剩下存活的每条鱼每步之后被吃的概率和乌龟吃到鱼的概率。有时间可以温故尝试，一定挺好玩的！深入学习后也许可以用到工作中，监控设备的故障点、特定参数等大数据信息分析一些可能引起故障的原因，以及预测即将发生故障的设备。
PS：帖子审核如果不通过能否给个提示原因，并且给个重新修改编辑的机会，否则那么多字白打很郁闷！

RIXO

我擦，兄弟，你怎么和我想一块去了
我在写乌龟吃鱼的时候就在想，如何找出鱼数量，游戏面积与乌龟胜利之间联系

大头目

RIXO 发表于 2018-9-25 23:29
我擦，兄弟，你怎么和我想一块去了
我在写乌龟吃鱼的时候就在想，如何找出鱼数量，游戏面积与乌 ...

哈哈随便想想没时间具体操作