python数据可视化-matplotlib入门利用随机函数生成变化图形2

2022年5月13日12:17:17

 鉴于上一篇中最后三个问题:

1、上述程序是否能进行优化(比如功能相同的)

2、创建三个3个实例,用了3个语句,能否建一个函数,只输入一个数n,就自动创建n个实例?同时,每个实例的num_times随机,(n比较大时,num_times应该比较小)

3、当实现上述功能后,程序运行,只输入一个参数(创建实例的个数),就会自动生成对应的num_times,并分别调用相关函数生成对应图表。

可以,在类Rand_moving()中计算每一步的方向和移动位置时,都用到了一个乘法公式,

            x_direction = choice([1,-1])#x的移动方向,1向上,0不变,-1向下
            x_distance = choice([0,1,2,3,4,5])#x的每次移动的像素,
            x_step = x_direction*x_distance#移动方向乘以移动距离,以确定沿x移动的距离            
            y_direction=  choice([1,-1])#y的移动方向,1向上,0不变,-1向下
            y_distance = choice([0,1,2,3,4,5])#y的每次移动的像素,
            y_step = y_direction*y_distance#移动方向乘以移动距离,以确定沿y移动的距离

因此可以整理出一个计算方法,可以直接调用,至于2,3很明显,也是可以完成的。

第一步,将乘法公式提出来单独形成一个作用于自身的方法,代码如下:

def get_step(self,direction,distance):return distance*directiondef fill_moving(self):while len(self.x_values)<self.num_times:#循环不断运行,直到漫步包含所需数量的点num_times
            x_step = self.get_step(choice([1,-1]),choice([0,1,2,3,4,5]))#直接调用get_step方法,使代码更加简洁
            y_step = self.get_step(choice([1,-1]),choice([0,1,2,3,4,5]))

完成第1问,代码变得更加简洁明了。

第2、3个问题:

1)要能生成实例个数n,且还有对应的移动次数num_times,可考虑用字典,即实例个数为key,对应移动次数num_times为键值,当输入2时,如  caselist={’1‘:'150000',’2‘:'250000'}

2)读取字典每个项目,将对应的key和value传递给由Rand_moving类创建的实例,key的个数即为需要创建实例的个数,对应的value值为移动次数。

3)输入数字,即为字典key的个数,存入字典,同时利用随机函数生成一个num_times保存到对应的value中。

 完成思路:

1,重新定义一个类 New_case() 作用:接收一个数据,并根据这个数据自动生成一个字典,

class New_case():#定义New_case类def__init__(self,numbers):#定义要创建的实例个数
        self.numbers=numbers     
        self.caselist={}#定义一个空的caselist字典
        self.case = 0while self.case < self.numbers:#当变量case小于给定值时,
            self.case+= 1
            times= choice([100000,150000,200000,250000])#随机选择一个移动次数
            self.caselist[self.case]= times#将value与key对应

2、需要循环读取字典的key和value,并将value传递给类Rand_moving,随后再运行fill_moving()生成数据并保存到列表,随即用plt.scatter()进行绘图

for key,valuein self.caselist.items():#字典不为空
            colorkey=str(key)#  将字典关键字转为字符串存到变量colorkey中
            examplecase = Rand_moving(int(value))#创建实例,将对应的value值传递类Rand_moving
            examplecase.fill_moving()#调用类Rand_moving中的方法fill_moving()计算移动相关数据并保存到列表中
            plt.figure(dpi=128,figsize=(12, 10))#创建画面屏幕          
            plt.scatter(examplecase.x_values,examplecase.y_values,c=self.colors[colorkey],s=15)
        plt.show()

上篇中的代码 c=y_values, cmap=plt.cm.Reds为什么这里不再用,是因为这里循环的时候一直出现红色R
eds,为了对比,创建了一新字典colors{},将生成的个数与颜色相对应。所以上述代码中修改为 c=self.colors[colorkey]

类New_case() 全部代码如下:

import matplotlib.pyplot as pltfrom rand_movingimport *class New_case():#定义New_case类def__init__(self,numbers):#定义要创建的实例个数
        self.numbers=numbers     
        self.caselist={}#定义一个空的cases列表
        self.case = 0#定义一个case变量
        self.colors={'1':'red','2':'orange','3':'yellow','4':'green','5':'blue','6':'puple'}#创建了一新字典colors{},将生成的个数与颜色相对应while self.case < self.numbers:#小于给定实例个数时
            self.case += 1
            times= choice([100000,150000,200000,250000])#随机生成一个移动次数
            self.caselist[self.case] = times#将变量case作为key, times作为value保存到字典中def case_moving(self):#重新定义一个方法,即访问字典所有项for key,valuein self.caselist.items():#字典不为空
            colorkey=str(key)#  将字典关键字转为字符串存到变量colorkey中
            examplecase = Rand_moving(int(value))#创建实例,将对应的value值传递类Rand_moving
            examplecase.fill_moving()#调用类Rand_moving中的方法fill_moving()计算移动相关数据并保存到列表中
            plt.figure(dpi=128,figsize=(12, 10))#创建画面屏幕
            plt.scatter(examplecase.x_values,examplecase.y_values,c=self.colors[colorkey],s=15)#注意调用了上述新字典的颜色
        plt.show()

3、主程序

主程序中有一个交互,需要输入一个数据,然后调用相关相关类创建实例(慢慢成调包侠了!^v^

import matplotlib.pyplot as pltfrom rand_movingimport *from new_caseimport *print("Please enter the number:")#交互,请输入一个数,模拟运行,不需要太大的数据。
n = input()#将输入的数据保存到变量n中,注意所有输入均为字符串,
testcase= New_case(int(n))#将n转为整型数据,创建实例个数
testcase.case_moving()

实际运行效果,输入4,生成4个数据图形(为展示较全,原图已缩小):

python数据可视化-matplotlib入门利用随机函数生成变化图形2

self.colors={'1':'red','2':'orange','3':'yellow','4':'green','5':'blue','6':'puple'}注意:图的颜色分别与colors字典中对应。

当然如果觉得数轴很碍眼,那就在类类New_case() 中的plt.figure()之后加上

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

  • 作者:PursuitingPeak
  • 原文链接:https://www.cnblogs.com/codingchen/p/16192714.html
    更新时间:2022年5月13日12:17:17 ,共 3492 字。