随机漫步：每次行走都是完全随机的，没有明确的方向，结果由一系列随机决策决定。
创建RandomWalk()类
创建一个名为RandomWalk的类，它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性，一个存储随机漫步次数，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标。同时，RandomWalk类包含两个方法：init()和fill_walk()，后者用于计算随机漫步经过的所有点。
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]
选择方向
使用fill_walk()来生成漫步包含的点，并决定每次漫步的方向。
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 * y_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)
使用choice([1,-1])给x_direction选择一个值，结果要么是表示向右走的1，要么是表示向左走的-1。接下来，choice([0, 1, 2, 3, 4])随机地选择一个0~4之间的整数，告诉Python沿指定的方向走多远（x_distance）。为获取漫步中下一个点的x值，将x_step与x_values中的最后一个值相加，对y值也做相同的处理。获得下一个点的x值和y值后，将它们分别附加到列表x_values和y_values的末尾。
绘制随机漫步图
新建一个.py文件，绘制随机漫步的所有点：
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()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()
这里导入的RandomWalk类是前述两段代码的总和，它们应该保存在另一个.py文件中，且与当前的程序文件同目录。
模拟多次随机漫步
添加一个while循环，在matplotlib查看器中显示结果，再在不关闭查看器的情况下暂停。如果关闭查看器，程序将询问是否要再模拟一次随机漫步。如果输入y，可模拟多次随机漫步；要结束程序，请输入n
import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
while True:
# 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()
keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
if keep_running == 'n':
break
给点着色
使用颜色映射来指出漫步中各点的先后顺序，并删除每个点的黑色轮廓。为此，在调用scatter()时传递参数c，并将其设置为一个列表，其中包含各点的先后顺序，最终的随机漫步图从浅蓝色渐变为深蓝色，代码如下：
--snip--
while True:
# 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
point_numbers = list(range(rw.num_points))
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap='Blues', edgecolor='none', s=15)
plt.show()
keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
--snip--
重新绘制起点和终点，并隐藏坐标轴
绘制随机漫步图后重新绘制起点和终点，让起点和终点变得更大，并显示为不同的颜色，以突出它们。使用函数plt.axes()将每条坐标轴的可见性都设置为False。
--snip--
while True:
--snip--
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap='Blues', edgecolor ='none', s=15)
# 突出起点和终点
plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c ='red', edgecolors='none', s=100)
# 隐藏坐标轴
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
--snip--
调整尺寸以适合屏幕
--snip--
while True:
# 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
# 设置绘图窗口的尺寸
plt.figure(figsize=(10, 6))
--snip--
函数figure()用于指定图表的宽度、高度、分辨率和背景色，需要给形参figsize指定一个元组，向matplotlib指出绘图窗口的尺寸，单位为英寸。Python假定屏幕分辨率为80像素/英寸，如果你知道自己系统的分辨率，可使用形参dpi向figure()传递该分辨率，以有效地利用可用的屏幕空间：
plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
