python学习之使用pygal包实现随机漫步

本文主要是介绍python学习之使用pygal包实现随机漫步，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本文地址https://blog.csdn.net/sidens/article/details/80710303，转载请说明

在《Python编程：从入门到实践》一书中，作者使用的是使用matplotlib包实现随机漫步

如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from random import choiceclass RandomWalk():"""一个随机漫步类"""def __init__(self,num_point=5000):"""初始化随机漫步属性"""self.num_point = num_point#随机漫步的起始点是坐标原点self.x_values = [0]self.y_values = [0]def get_step(self):"""计算当前移动步长"""#决定前进的方向和长度,1表示向右，-1表示向左possible_distances = list(range(0,11))possibel_directions = [1,-1]distance = choice(possible_distances)direction = choice(possibel_directions)return distance * directiondef fill_walk(self):"""计算随机漫步包含的所有点"""while(len(self.x_values) < self.num_point):#得到x轴和y轴上应该移动的步长x_step = self.get_step()y_step = self.get_step()#当前坐标等于上一次的·坐标加上增量x_current = self.x_values[-1] + x_stepy_current = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x_current)self.y_values.append(y_current)if __name__ == '__main__':rw = RandomWalk()num_points = list(range(rw.num_point))rw.fill_walk()plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=num_points,cmap=plt.cm.Blues)plt.title('RandomWalk')#使起点和终点更明显plt.scatter(0,0,s=20,c='green')plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],s=20,c='red')#隐藏坐标轴plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)plt.show()

生成的随机漫步图如下所示：

接下来，使用pygal包完成类似的操作

在pygal的官方网站https://www.pygal.org上找到这样的实例：

xy_chart = pygal.XY(stroke=False)
xy_chart.title = 'Correlation'
xy_chart.add('A', [(0, 0), (.1, .2), (.3, .1), (.5, 1), (.8, .6), (1, 1.08), (1.3, 1.1), (2, 3.23), (2.43, 2)])
xy_chart.add('B', [(.1, .15), (.12, .23), (.4, .3), (.6, .4), (.21, .21), (.5, .3), (.6, .8), (.7, .8)])
xy_chart.add('C', [(.05, .01), (.13, .02), (1.5, 1.7), (1.52, 1.6), (1.8, 1.63), (1.5, 1.82), (1.7, 1.23), (2.1, 2.23), (2.3, 1.98)])
xy_chart.render()

这个实例生成的图像如下所示：

基于此，我写了如下代码:

import pygal
from random import choiceclass RandonWalk():"""一个随机漫步类"""def __init__(self,num_points=5000):"""初始化随机漫步属性"""self.num_points = num_points#起点为坐标原点self.x_values = [0]self.y_values = [0]def get_step(self):"""得到下次要走的步长"""possible_distances = list(range(11))#1表示右，-1表示左possible_directions = [1,-1]distance = choice(possible_distances)direction = choice(possible_directions)return distance * directiondef fill_walk(self):"""计算随机漫步包含的所有点"""while len(self.x_values) < self.num_points:x_step = self.get_step()y_step = self.get_step()#当前坐标等于上次坐标加当前步长x_distance = self.x_values[-1] + x_stepy_distance = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x_distance)self.y_values.append(y_distance)if __name__ == '__main__':rw = RandonWalk()rw.fill_walk()xy_chart = pygal.XY(stroke=False)xy_chart.title = 'RandomWalk'xy_chart.add('A',[(rw.x_values[i],rw.y_values[i]) for i in range(0,rw.num_points)])xy_chart.render_to_file('RandomWalk.svg')

其中，第43行代码使用列表解析

以下代码不能替换第43行代码，因为列表只支持key的迭代，key，value的迭代需要字典支持

xy_chart.add('A',[(x,y) for x,y in rw.x_values, rw.y_values])

初学者可能会使用如下方法使用字典，这样做忽视了字典中key值唯一不重复的特性，丢失了很多点

#创建坐标点字典point = {}for i in range(rw.num_points):point[rw.x_values[i]] = rw.y_values[i]

    #列表解析 key,value迭代xy_chart.add('A',[(x,y) for x,y in point.items()])

以下代码同一key值对应多个value值，不存在丢失点的情况

from collections import OrderedDict#创建坐标点字典point = OrderedDict()for i in range(rw.num_points):point[i] = (rw.x_values[i],rw.y_values[i])#列表解析 key,value迭代xy_chart.add('A',[(x,y) for x,y in point.values()])

这里使用OrederedDict类仅表示我们不仅重视键值对的对应关系，还重视键值对的添加（生成）顺序，对随机漫步点图的生成无影响，如果要生成路径图，必须使用OrederedDict类。

运行结果如图所示：