Python 3.5 实现随机漫步数据生成与可视化

Felix

发布时间：2026-10-13 | 4人浏览过

原创

本文介绍了使用 Python 3.5 绘制随机漫步图的具体实现方法。通过定义 RandomWalk 类生成随机方向与步长，并利用 matplotlib 库将漫步轨迹可视化。代码展示了如何初始化漫步点、计算坐标序列，以及通过颜色深浅区分访问顺序，同时高亮显示起点与终点，为学习随机过程与数据绘图提供参考。

本文分享了基于 Python 3.5 语言实现随机漫步图绘制的具体代码方案，供读者参考学习。

项目主要包含两个核心模块：RandomWalk.py 负责随机方向的逻辑选择，其中 RandomWalk 类封装了 __init__() 初始化方法及 fill_walk() 核心算法，用于计算并生成随机漫步的所有坐标点；rw_visual.py 则专注于数据的可视化渲染，负责将生成的漫步路径绘制成图形。

具体实现代码如下所示：

RandomWalk.py 模块代码

from random import choice
 
class RandomWalk():
 """一个生成随机漫步数据的类"""
 
 def __init__(self,num_points=5000):
 """初始化随机漫步的属性"""
 self.num_points = num_points
 
 #所有随机漫步都始于(0,0)
 self.x_values = [0]
 self.y_values = [0]
 
 def fill_walk(self):
 """计算随机漫步包含的所有点"""
 
 #不断漫步，直到列表达到指定的长度
 while len(self.x_values) < self.num_points:
  # 决定前进方向以及沿这个方向前进的距离
  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 * x_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 模块代码

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(50000)
rw.fill_walk()
 
# 设置绘图窗口的尺寸
plt.figure(dpi=80,figsize=(10,6))
 
# 设置点按先后顺序增加颜色深度
point_numbers = list(range(rw.num_points))
plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,
 edgecolor='none',s=1)
 
# 突出起点和终点，起点设置为绿色，终点设置为红色
plt.scatter(0,0,c='green',edgecolor='none',s=100)
plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolor='none',s=100)
 
# 隐藏坐标轴
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
 
plt.show()

运行程序后生成的随机漫步效果如下图所示：