Изучаем Python

. . . .self.num_points = num_points

. . . .

. . . .# Все блуждания начинаются с точки (0, 0).

(3) . . . .self.x_values = [0]

. . . .self.y_values = [0]

Чтобы принимать случайные решения, мы сохраним возможные варианты в списке и используем функцию choice() для принятия решения (1) . Затем для списка устанавливается количество точек по умолчанию равным 5000 — достаточно большим, чтобы генерировать интересные закономерности, но достаточно малым, чтобы блуждания генерировались быстро (2). Затем в точке (3) создаются два списка для хранения значений x и y, после чего каждый путь начинается с точки (0, 0).

Выбор направления

Метод fill_walk(), как показано ниже, заполняет путь точками и определяет направление каждого шага. Добавьте этот метод в random_walk.py:

random_walk.py

def fill_walk(self):

. ."""Вычисляет все точки блуждания."""

. .

. .# Шаги генерируются до достижения нужной длины.

(1) . .while len(self.x_values) < self.num_points:

. . . . . .# Определение направления и длины перемещения.

(2) . . . . . .x_direction = choice([1, -1])

. . . . . .x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])

(3) . . . . . .x_step = x_direction * x_distance

. . . . . .y_direction = choice([1, -1])

. . . . . .y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])

(4) . . . . . .y_step = y_direction * y_distance

. . . .

. . . . . .# Отклонение нулевых перемещений.

(5) . . . . . .if x_step == 0 and y_step == 0:

. . . . . . . .continue

. . . .

. . . . . .# Вычисление следующих значений x и y.

? . . . . . .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)

В точке (1) запускается цикл, который выполняется вплоть до заполнения пути правильным количеством точек. Главная часть этого метода сообщает Python, как следует моделировать четыре случайных решения: двигаться ли вправо или влево? Как далеко идти в этом направлении? Двигаться ли вверх или вниз? Как далеко идти в этом направлении?

Выражение choice([1, -1]) выбирает значение x_direction; оно возвращает 1 для перемещения вправо или –1 для движения влево (2). Затем выражение choice([0, 1, 2, 3, 4]) определяет дальность перемещения в этом направлении (x_distance) случайным выбором целого числа от 0 до 4. (Включение 0 позволяет выполнять шаги по оси y, а также шаги со смещением по обеим осям.)

В точках (3) и (4) определяется длина каждого шага в направлениях x и y, для чего направление движения умножается на выбранное расстояние. При положительном результате x_step смещает вправо, при отрицательном — влево, при нулевом — вертикально. При положительном результате y_step смещает вверх, при отрицательном — вниз, при нулевом — горизонтально. Если оба значения x_step и y_step равны 0, то блуждание останавливается, но цикл продолжается (5).

Чтобы получить следующее значение x, мы прибавляем значение x_step к последнему значению, хранящемуся в x_values ?, и делаем то же самое для значений y. После того как значения будут получены, они присоединяются к x_values и y_values.

Вывод случайного блуждания

Ниже приведен код отображения всех точек блуждания:

rw_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# Построение случайного блуждания и нанесение точек на диаграмму.

(1) rw = RandomWalk()

rw.fill_walk()

(2)plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)

plt.show()

Сначала программа импортирует pyplot и RandomWalk. Затем она создает случайное блуждание и сохраняет его в rw (1) , не забывая вызвать fill_walk(). В точке (2) программа передает scatter() координаты x и y блуждания и выбирает подходящий размер точки.

На рис. 15.8 показана диаграмма с 5000 точками. (В изображениях этого раздела область просмотра matplotlib не показана, но вы увидите ее при запуске rw_visual.py.)

Рис. 15.8. Случайное блуждание с 5000 точек

Генерирование нескольких случайных блужданий

Все случайные блуждания отличаются друг от друга; интересно понаблюдать за тем, какие узоры генерирует программа. Один из способов использования предыдущего кода — построить несколько блужданий без многократного запуска программы в цикле while:

rw_visual.py

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# Новые блуждания строятся до тех пор, пока программа остается активной.

while True:

# Построение случайного блуждания и нанесение точек на диаграмму.

rw = RandomWalk()

rw.fill_walk()

plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)

plt.show()

(1) . .keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")

. .if keep_running == 'n':

. . . .break