python从入门到实践15章的几个自己的小程序

练习15-1自己的答案

#加入python画图的库 pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
#生成一个list
input_values= list(range(1,6))
#根据代码迭代生成一个列表
cube = [i ** 3 for i in input_values]
#调用plt的scatter方法,c代表颜色，s代表每个点的面积
plt.scatter(input_values,cube,c='red',s = 30)
#指定x轴的标签和标签大小
plt.xlabel("values",fontsize=15)
#指定y轴的标签和标签大小
plt.ylabel("cubic",fontsize=15)
#指定图片的标题
plt.title("first program",fontsize=15)
#指定坐标轴刻度和刻度大小,tick英文意思是标记、刻度
plt.tick_params(axis='both',labelsize=10)
#指定坐标轴的范围
plt.axis([0,50,0,50])
#指定保存的文件名savefig（"file_name.png"）,其中扩展名自动是png，扩展名可以不指定
plt.savefig('cube.png')

15.3.3绘制随机漫步图

#random_walk.py
from random import choice#新建一个类，类的抽象性能更好地解决问题，而且代码更清晰
class RandomWalk():"""一个生成随机漫步数据的类"""def __init__(self,num_points=5000):self.num_points = num_points#所有的随机漫步都从(0，0)开始#这两个列表都存储每一步的横坐标和纵坐标的位置self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):"""计算随机漫步包含的所有点"""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#choice方法作用，从一个列表、元组或字符串中随机返回一个值x_direction = choice([1,-1])x_distance = choice([0,1,2,3,4])x_step = x_direction * x_distancey_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的值#x_values[-1]表示列表的最右一个元素,是不是很简单next_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_step#在2个列表的末尾添加2个新的位置self.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)

#walk.py
from random_walk import RandomWalk
import matplotlib.pyplot as plt#rm是类RandomWalk的一个实例
rm = RandomWalk()
#运行rm的方法fill_walk，使得这个实例完成随机漫步
rm.fill_walk()
#rm完成随机漫步后，rm的属性就改变了，调用2个属性（都是列表）进行画图
#s是面积，我个人的理解是每个点的面积（单位是像素哦）
plt.scatter(rm.x_values,rm.y_values,s=10)
#显示出图像，也可以使用plt.savefig("figname")，其中文件名的扩展名默认值是png，用户可以省略
#采用编译器给的默认值png
plt.show()

效果

练习15.3

import matplotlib.pyplot as plt
from randomwalk import RandomWalk
while True:rw = RandomWalk()rw.fill_walk()plt.plot(rw.x_values,rw.y_values,linewidth = 4)plt.show()keep_running = input("Another walk(y/n)?")if keep_running == 'n':break

import matplotlib.pyplot as plot
from random import choice
class RandomWalk():def __init__(self,num_points=5000):self.num_points = num_pointsself.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):while len(self.x_values) < self.num_points:x_direction = choice([-1,1])x_distance = choice([0,1,2,3,4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = choice([-1,1])y_distance = choice([0,1,2,3,4])y_step = y_direction * y_distanceif x_step == 0 and y_step == 0:continuenext_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)

15.5

1.py

import matplotlib.pyplot as plt
from randomwalk import RandomWalk
while True:rw = RandomWalk()rw.fill_walk()plt.plot(rw.x_values,rw.y_values,linewidth = 4)plt.show()keep_running = input("Another walk(y/n)?")if keep_running == 'n':break

randomwalk.py

import matplotlib.pyplot as plot
from random import choice
class RandomWalk():def __init__(self,num_points=5000):self.num_points = num_pointsself.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):while len(self.x_values) < self.num_points:x_step = self.get_step()y_step = self.get_step()if x_step == 0 and y_step == 0:continuenext_x = self.x_values[-1] + x_stepnext_y = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(next_x)self.y_values.append(next_y)def get_step(self):direction = choice([-1,1])distance = choice([0,1,2,3,4])return direction * distance

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