随机漫步【scatter的使用】

简介: 随机漫步【scatter的使用】

去掉scatter的坐标轴(未成功版)

import matplotlib.pyplot as plt
from random import choice
class RandomWalk():
    def __init__(self,num_points = 5000):
        self.num_points = num_points
        
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]
        
    def fill_walk(self):
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            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
            
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue
            
            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 = RandomWalk()#类实例化
rw.fill_walk()#使用类的方法
point_numbers = list(range(rw.num_points))#生成一个从0-(rw.num_points-1)的列表
# 隐藏坐标轴 !!!这样写没有效果
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c = point_numbers,cmap = plt.cm.Blues , s = 15)#显示所有数据
# 要想特殊展示起点和终点,得把特殊的点再后边画
plt.scatter(0,0,c = 'green',edgecolors = 'none',s = 100)#(0,0)点以绿色加粗显示
plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c = 'red',edgecolors='none',s = 100)#rw.x_values[-1],rw.y_values[-1]以红色加粗显示


plt.show()

去掉scatter的坐标轴(成功版)

import matplotlib.pyplot as plt
from random import choice
class RandomWalk():
    def __init__(self,num_points = 5000):
        self.num_points = num_points
        
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]
        
    def fill_walk(self):
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            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
            
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue
            
            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 = RandomWalk()#类实例化
rw.fill_walk()#使用类的方法
point_numbers = list(range(rw.num_points))#生成一个从0-(rw.num_points-1)的列表
# 隐藏坐标轴 隐藏坐标轴必须在scatter之前写,不然不会生效
axes = plt.axes() #得先这样写
axes.get_xaxis().set_visible(False)
axes.get_yaxis().set_visible(False)

plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c = point_numbers,cmap = plt.cm.Blues , s = 15)#显示所有数据
# 要想特殊展示起点和终点,得把特殊的点再后边画
plt.scatter(0,0,c = 'green',edgecolors = 'none',s = 100)#(0,0)点以绿色加粗显示
plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c = 'red',edgecolors='none',s = 100)#rw.x_values[-1],rw.y_values[-1]以红色加粗显示


plt.show()

相关文章
|
2月前
R语言Copula函数股市相关性建模:模拟Random Walk(随机游走)
R语言Copula函数股市相关性建模:模拟Random Walk(随机游走)
|
9月前
|
数据挖掘
跟着 Cancer Cell 学作图 | 相关性热图(不对称版)
跟着 Cancer Cell 学作图 | 相关性热图(不对称版)
65 0
|
人工智能 数据可视化
跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算
跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算
870 1
|
数据可视化
scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图
scRNA分析|单细胞文献Fig1中的分组umap图和细胞比例柱形图
252 0
|
数据可视化 数据挖掘 Python
跟着Nature学作图:R语言ggplot2三角热图按照指定的角度旋转
跟着Nature学作图:R语言ggplot2三角热图按照指定的角度旋转
|
数据可视化 数据挖掘 Python
跟着Nature学作图:R语言ggplot2频率分布直方图和散点图添加误差线
跟着Nature学作图:R语言ggplot2频率分布直方图和散点图添加误差线
|
Python
numpy:矩阵的元素选取
numpy:矩阵的元素选取
62 0
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(一)
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(一)
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(一)
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(二)
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(二)
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像(二)