本文为大家分享了Python3随机漫步生成数据并绘制的具体代码,供大家参考,具体内容如下
random_walk.py
from random import choice #生成随机漫步的数据类 class RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): #初始化随机漫步的属性 self.numpoints=num_points #随机漫步的默认点数 self.x_values=[0] #所有的随机漫步都始于(0.0) self.y_values=[0] def fill_walk(self): while len(self.x_values)<self.numpoints: #决定前进方向及前进方向的距离 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 #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的值 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
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) #重新绘制起点和终点(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) #隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) #设置窗口的屏幕分辨率和尺寸 plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) plt.show()
结果图:
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本文向大家介绍python使用matplotlib库生成随机漫步图,包括了python使用matplotlib库生成随机漫步图的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本教程使用python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib将数据呈现出来 开发环境 操作系统: Windows10 IDE: Pycharm 2017.1.3 Python版本: Python3.6 Python第三方库:
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random 生成随机数包 文档:https://www.npmjs.com/package/random 安装:npm install --save random 封装代码: app / extend / context.js // 导入 jwt const jwt = require('jsonwebtoken') // 导入随机数包 const random = require('rando
问题 你需要生成在一定范围内的随机数。 解决方案 使用 JavaScript 的 Math.random() 来获得浮点数,满足 0<=X<1.0 。使用乘法和 Math.floor 得到在一定范围内的数字。 probability = Math.random() 0.0 <= probability < 1.0 # => true # 注意百分位数不会达到 100。从 0 到 100 的范围实
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在 Java 中要生成一个指定范围之内的随机数字有两种方法:一种是调用 Math 类的 random() 方法,一种是使用 Random 类。 Random 类提供了丰富的随机数生成方法,可以产生 boolean、int、long、float、byte 数组以及 double 类型的随机数,这是它与 random() 方法最大的不同之处。random() 方法只能产生 double 类型的 0~1