接着上節繼續學習，在本節中，我們將使用Python來生成隨機漫步數據，再使用matplotlib以引人矚目的方式將這些數據呈現出來。隨機漫步是這樣行走得到的路徑：每次行走都完全是隨機的，沒有明確的方向，結果是由一系列隨機決策決定的。你可以這樣認為，隨機漫步就是螞蟻在暈頭轉向的情況下，每次都沿隨機的方向前行所經過的路徑。
一 隨機漫步
1 創建RandomWalk()類
為模擬隨機漫步，我們將創建一個名為RandomWalk的類，它隨機地選擇前進方向。這個類需要三個屬性，其中一個是存儲隨機漫步次數的變量，其他兩個是列表，分別存儲隨機漫步經過的每個點的x和y坐標。代碼如下：
from random import choice
class RandomWalk() :
'''一個生成隨機漫步數的類'''
def __init__(self,num_points=50000):
'''初始化隨機漫步的屬性'''
self.num_points = num_points
#所有隨機漫步都始於（0,0）
self.x_values = [0]
self.y_values =[0]
2 選擇方向
我們將使用fill_walk()來生成漫步包含的點，並決定每次漫步的方向，如下所示。請將這個方法添加到random_walk.py中：
def fill_walk(self):
#計算隨機漫步包含的所有點
#不斷漫步，直到列表達到指定的長度
while len(self.x_values) < self.num_points :
#決定前進方向以及沿着個方向前進的距離
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
#拒絕原地踏步
if x_step == 0 and y_step ==0 :
continue
#計算下一個點的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)
代碼注釋的很清楚了，我再強調幾點：
（1）我們建立了一個循環，這個循環不斷運行，直到漫步包含所需數量的點。
（2）如何模擬四種漫步決定：向右走還是向左走？沿指定的方向走多遠？向上走還是向下走？沿選定的方向走多遠？
3 繪制隨機漫步的圖像
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
while True :
random_walk = RandomWalk()
random_walk.fill_walk()
plt.figure(figsize=(10,6))
point_numbers = list(range(random_walk.num_points))
plt.scatter(random_walk.x_values,random_walk.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor="none",s=1)
# 突出起點和終點
plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
plt.scatter(random_walk.x_values[-1], random_walk.y_values[-1], c='red', edgecolors='none',
s=100)
#隱藏坐標軸
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
input_flag = input("是否結束？（Y/N）")
if input_flag == "Y" :
break
運行效果圖如下：
注意幾點：
（1）模擬多次隨機漫步：每次隨機漫步都不同，因此探索可能生成的各種模式很有趣。要在不多次運行程序的情況下使用前面的代碼模擬多次隨機漫步，一種辦法是將這些代碼放在一個while循環中。
（2）給點着色：我們將使用顏色映射來指出漫步中各點的先后順序，並刪除每個點的黑色輪廓，讓它們的顏色更明顯。為根據漫步中各點的先后順序進行着色。
（3）重新繪制起點和終點：，可在繪制隨機漫步圖后重新繪制起點和終點。我們讓起點和終點變得更大，並顯示為不同的顏色，以突出它們。
（4）隱藏坐標軸：為修改坐標軸，使用了函數plt.axes()來將每條坐標軸的可見性都設置為False。隨着你越來越多地進行數據可視化，經常會看到這種串接方法的方式。
（5）增加點數：增大num_points的值，並在繪圖時調整每個點的大小。
（6）調整尺寸以適合屏幕：函數figure()用於指定圖表的寬度、高度、分辨率和背景色。你需要給形參figsize指定一個元組，向matplotlib指出繪圖窗口的尺寸，單位為英寸。
二 使用Pygal模擬擲骰子
在本節中，我們將使用Python可視化包Pygal來生成可縮放的矢量圖形文件。對於需要在尺寸不同的屏幕上顯示的圖表，這很有用，因為它們將自動縮放，以適合觀看者的屏幕。如果你打算以在線方式使用圖表，請考慮使用Pygal來生成它們，這樣它們在任何設備上顯示時都會很美觀。
在這個項目中，我們將對擲骰子的結果進行分析。擲6面的常規骰子時，可能出現的結果為1~6點，且出現每種結果的可能性相同。然而，如果同時擲兩個骰子，某些點數出現的可能性將比其他點數大。為確定哪些點數出現的可能性最大，我們將生成一個表示擲骰子結果的數據集，並根據結果繪制出一個圖形。
1 安裝Pygal
python -m pip install --user pygal
2 創建Die類
from random import randint
class Die():
'''表示一個骰子的類'''
def __init__(self,num_sides=6):
'''骰子默認6個面'''
self.num_sides=num_sides
def roll(self):
#返回一個1-面數之間的隨機值
return randint(1,self.num_sides)
3 擲篩子
使用這個類來創建圖表前，先來擲D6骰子，將結果打印出來，並檢查結果是否合理：
from die import Die
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(100) :
result=die.roll()
results.append(result)
print(results)
結果如下：
4 分析結果
為分析擲一個D6骰子的結果，我們計算每個點數出現的次數：
from die import Die
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(1000) :
result=die.roll()
results.append(result)
#分析結果
frequencies=[]
for value in range(1,die.num_sides+1) :
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
print(frequencies)
結果如下：[156, 171, 151, 173, 181, 168]
結果看起來是合理的：我們看到了6個值——擲D6骰子時可能出現的每個點數對應一個；我們還發現，沒有任何點數出現的頻率比其他點數高很多。下面來可視化這些結果。
5 繪制立方圖
from die import Die
import pygal
die=Die()
results=[]
for roll_num in range(1000) :
result=die.roll()
results.append(result)
#分析結果
frequencies=[]
for value in range(1,die.num_sides+1) :
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#print(frequencies)
#對結果進行可視化
hist = pygal.Bar()
hist.title= "Results of rolling one D6 1000 times."
hist.x_labels=['1','2','3','4','5','6']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
hist.add("D6",frequencies)
hist.render_to_file("die_visual.svg")
為創建條形圖，我們創建了一個pygal.Bar()實例，並將其存儲在hist中,我們設置hist的屬性title（用於標示直方圖的字符串），將擲D6骰子的可能結果用作x軸的標簽，並給每個軸都添加了標題,我們使用add()將一系列值添加到圖表中（向它傳遞要給添加的值指定的標簽，還有一個列表，其中包含將出現在圖表中的值）。最后，我們將這個圖表渲染為一個SVG文件，這種文件的擴展名必須為.svg。
要查看生成的直方圖，最簡單的方式是使用Web瀏覽器。如下圖：
6 同時擲兩個骰子
每次擲兩個骰子時，我們都將兩個骰子的點數相加，並將結果存儲在results中。請復制die_visual.py並將其保存為dice_visual.py，再做如下修改：
from die import Die
import pygal
die_1=Die()
die_2=Die()
results=[]
for roll_num in range(1000) :
result=die_1.roll() + die_2.roll()
results.append(result)
#分析結果
frequencies=[]
max_result = die_1.num_sides + die_2.num_sides
for value in range(2,max_result+1) :
frequency=results.count(value)
frequencies.append(frequency)
#print(frequencies)
#對結果進行可視化
hist = pygal.Bar()
hist.title= "Results of rolling two D6 1000 times."
hist.x_labels=['1','2','3','4','5','6''7','8','9','10','11','12']
hist.x_title = "Result"
hist.y_title = "Frequency of Result"
hist.add("D6+D6",frequencies)
hist.render_to_file("die_visual.svg")
結果如下：
也可以擲不同的骰子，就不在詳解了！未完待續！