郑州网站建设哪家公司便宜/网站流量数据分析
目录
1. 创建 RandomWalk 类
2. 选择方向
3. 绘制随机漫步图
4. 总结
本篇博客将使用 Python 来 生成随机漫步数据,再使用 Matplotlib 库,将以引人注目的方式将这些数据呈现出来。
随机漫步 顾名思义就是随机走出的步伐,它是这样行走得到的路径:每次行走都是完全随机的、没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。我们可以将随机漫步看作是 蚂蚁在晕头转向 的情况下,每次都沿随机的方向前行所经过的路径。
1. 创建 RandomWalk 类
为模拟随机漫步,首先创建一个名为 RandomWalk 的类,其作用是 随机的选择前进方向。这个类需要三个属性:一个是 存储随机漫步次数的变量,其他两个是 列表,分别存储随机漫步经过的每个点的 x 坐标 和 y 坐标。
RandomWalk 类只包含两个方法:
- 方法 __init__ () ,初始化属性
- 方法 fill_walk () ,计算随机漫步经过的所有点
from random import choiceclass RandomWalk:'''一个生成随机漫步数据的类'''def __init__(self, num_points = 500):'''初始化随机漫步的属性'''self.num_points = num_points# 所有随机漫步都使于(0,0)self.x_values = [0]self.y_values = [0]
- 为做出 随机决策,将 所有可能的选择 都存储在一个列表中,并在每次决策时,都使用模块 random 中的 choice () 来决定使用哪种选择 。
- 将随机漫步包含的默认点数设置为 5000,这个数大到 足以生成有趣的模式,又小到可确保能够 快速地模拟随机漫步。
- 创建两个用于存储 x 值和 y 值的列表,并让每次漫步都从 点(0,0)出发。
2. 选择方向
我们将使用方法 fill_walk() 来生成 漫步包含的点,并 决定每次漫步的方向。
import randomdef 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 = random.choice([1,-1])x_distance = random.choice([0,1,2,3,4])x_step = x_direction * x_distancey_direction = random.choice([1,-1])y_distance = random.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 值和 y 的值x = self.x_values[-1] + x_stepy = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)
- 先建立一个循环,它不断运行,直到漫步包含所需的点数。方法 fill_walk()的主要部分告诉 Python 如何模拟四种漫步决定:向右走还是向左走?沿指定的方向走多远?向上走还是向下走?沿指定的方向走多远?
- 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]) 随机的选择一个 0~4 的整数,告诉 Python 沿指定方向走多远(x_distance)。通过包含 0 ,不仅能够同时沿两个轴移动,还能够只沿一个轴移动。
- 将 移动方向乘以移动距离,确定沿 x 轴和 y 轴移动的距离。如果 x_step 为正将向右移动,为负将向左移动,为零将垂直移动;如果 y_step 为正将向上移动,为负将向下移动,为零将水平移动。如果 x_step 和 y_step 都为零,则意味着原地踏步。我们拒绝这样的情况,接着执行下一次循环。
- 为获取漫步中下一个点的 x 的值,将 x_step 和 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,将它们分别附件到列表 x_values 和 y_values 的末尾。
3. 绘制随机漫步图
下面的代码将随机漫步的所有点都绘制出来:
from random import choice
import matplotlib.pyplot as pltclass 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# 所有随机漫步都使于(0,0)self.x_values = [0]self.y_values = [0]def fill_walk(self):'''计算随机漫步包含所有的点'''# 不断漫步,直到列表达到指定的长度while len(self.x_values) < self.num_points:# 决定前进的方向以及沿着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_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 值和 y 值x = self.x_values[-1] + x_stepy = self.y_values[-1] + y_stepself.x_values.append(x)self.y_values.append(y)# 创建一个 RandomWalk 实例
random_wander = RandomWalk()
random_wander.fill_walk()# 将所有的点都绘制出来
plt.style.use('classic')
(fig,ax) = plt.subplots()
ax.scatter(random_wander.x_values, random_wander.y_values, s = 15)
plt.show()
4. 总结
这篇文章主要讲解了随机漫步相关知识点。这期的分享总结就到这里了,如果有疑问的小伙伴,我们在评论区交流嗷~,笔者必回,我们下期再见啦 !!
相关文章:

Python 随机漫步
目录 1. 创建 RandomWalk 类 2. 选择方向 3. 绘制随机漫步图 4. 总结 本篇博客将使用 Python 来 生成随机漫步数据,再使用 Matplotlib 库,将以引人注目的方式将这些数据呈现出来。 随机漫步 顾名思义就是随机走出的步伐,它是这样行…...

Spark SQL优化机制
Spark SQL优化机制Spark SQLCatalyst 优化器逻辑优化物理优化TungstenUnsafe RowWSCGRDD 缺点 : RDD的算子都是高阶函数 ,Spark Core 不知函数内的操作,只能闭包形式发给 Executors, 无法优化 DataFrame 不同点: 数据的表示形式…...

十五、Spring中的八大模式
1 简单工厂模式 BeanFactory的getBean()方法,通过唯一标识来获取Bean对象。是典型的简单工厂模式(静态工厂模式); 2 工厂方法模式 FactoryBean是典型的工厂方法模式。在配置文件中通过factory-method属性来指定工厂方法&#x…...

GrabCut算法、物体显著性检测
图割GraphCus算法。利用颜色、纹理等信息对GraphCut进行改进,形成效果更好的GrabCut算法。 对图像的目标物体和背景建立一个K维的全协方差高斯混合模型。 其中,单高斯模型的概率密度函数用公式表示为: 高斯混合模型可表示为n个单高斯模型的概…...

亚马逊、速卖通、lazada店铺一直不出单,没流量怎么办?
近几年,跨境电商入驻的卖家越来越多,平台的流量越来越分散,导致店铺没有流量没有订单的情况经常发生,因此卖家对店铺的优化尤为主要。 对于亚马逊卖家来说,几乎每天都会问虽然我把我的产品放在货架上,但没…...

深度剖析C语言符号篇
致前行的人: 人生像攀登一座山,而找寻出路,却是一种学习的过程,我们应当在这过程中,学习稳定冷静,学习如何从慌乱中找到生机。 目录 1.注释符号: 2.续接符和转义符: 3.回车与换行…...

【学习总结】ORBSLAM3使用自己相机数据
本文仅用于自己学习总结。本文档记录如何修改ORBSLAM3的接口,用自己的图片和数据。 单目视觉,无IMU,离线数据运行的配置过程 euroc_examples.sh 首先从euroc_examples.sh这个运行指令改。这个文件在最新版的代码中被删掉了,但通…...

C++单例模式实现
目录 1.提出的需求 2.如何定义一个类,使得这个类最多只能创建一个对象? 3.代码 4.小结 C/CLinux服务器开发/后台架构师【零声教育】-学习视频教程-腾讯课堂 1.提出的需求 在架构设计时&am…...

343. 整数拆分
343. 整数拆分 给定一个正整数 n ,将其拆分为 k 个 正整数 的和( k > 2 ),并使这些整数的乘积最大化。 返回 你可以获得的最大乘积 。 示例 1: 输入: n 2 输出: 1 解释: 2 1 1, 1 1 1。示例 2: 输入: n 10 输出: 36…...

SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning学习
SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning学习背景贡献论文思想算法局部更新方式全局更新方式实验总结背景 传统的联邦学习在数据异构(non-iid)的场景中很容易产生“客户漂移”(client-drift )的现象,这会导致系统的收敛不稳定或者缓慢。…...
第十四届蓝桥杯三月真题刷题训练——第 3 天
目录 题目1:门牌制作 题目描述 运行限制 代码: 题目2:货物摆放_long 题目描述 答案提交 运行限制 代码: 题目3:跳跃_dp 题目描述 输入描述 输出描述 输入输出样例 运行限制 代码: 题目4&a…...

变量的四大存储类型static extern auto register
变量的四大存储类型static extern auto register外部变量(全局变量)extern----全局静态存储区定义 引用性声明❗易错点:函数之外未定义的变量一般是外部变量 extern全局变量 与 局部变量的区别‼️ 谨记:声明可以多次,…...

JavaScript基础五、语句
零、文章目录 文章地址 个人博客-CSDN地址:https://blog.csdn.net/liyou123456789个人博客-GiteePages:https://bluecusliyou.gitee.io/techlearn 代码仓库地址 Gitee:https://gitee.com/bluecusliyou/TechLearnGithub:https:…...

青龙面板399乐园
1.拉库 ql raw https://wjkjy.cn/wp-content/uploads/2023/03/1678104978-afaecb98a9df61e.js 2.抓包 7.26 399乐园 每天 七八毛左右 脚本已完成全部任务,自动提现 下载链接:https://3mao.lanzoul.com/izGDh084oogh 抓包链接 https://339.mhhuanyue.c…...

自动化注册组件
// components/index.js export default { install(app) { const req require.context(‘./’, false, /.vue$/) // console.log(req, ‘req’) req.keys().forEach((item) > { // console.log(item, ‘item’) const com req(item).default // console.log(com, ‘com’)…...

【JS代码优化一】分支优化篇
序:如何让代码看起来更优雅?代码是由文字堆叠起来的可以被机器执行的程序。它记载着相关信息(状态)、表达相关的情绪(函数),所以如何能够写出简洁、优雅、健壮、可维护性强的程序至关重要。本系…...

软件测试-接口测试-补充
文章目录 1.持续集成2. mock测试3.Fiddler 抓包工具3.1 弱网测试4. webservice1.持续集成 持续集成概念 重复执行开发提交代码并集成到主干; aim 加速产品迭代 好处 快速发现问题 避免分支大幅度偏离主干 加速产品发布 工具 git:源代码版本工具github:代码仓库jenkins:持续…...

Spring笔记(5):Beans自动装配
为什么需要使用自动装配 在通过XML配置文件进行设置Bean元素注入与声明注册后,我们能够发现一个问题,在项目中是会存在大量对象的,不可能全部都写在XML文件中,那会显得非常的臃肿,不利于后期维护,所以需要用…...

Spark+Vue+Springboot 协同过滤额音乐推荐大数据深度学习项目
一、项目背景 随着互联网的发展,大数据的到来,传统的音乐行业受到了很大的冲击,原有的音乐数字化给人们生活带来了极大的便利。随着数字音乐的兴起,各大音乐平台层出不穷,人们在音乐平台上收听音乐的时,常常因为歌曲信息繁杂,而不能找到自己想听的音乐。为了解决这个问题,音乐…...

JDBC的实现(IDEA版)
前期准备 开发环境: IDEA 2021.1.3 JAVA 1.8 MYSQL 8.0.32 msql用户名:root 密码:123 下载MySQL JDBC 驱动 前往MySQL官网下载对应版本的MySQL Connector/J驱动 (下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ÿ…...

人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测算法 yolov7
人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测算法基于yolov7网络模型计算机识别技术,人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测算法对画面中人员摔倒进行实时检测识别抓拍告警。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和…...

Spring-Cloud-Gateway集成Nacos如何做负载均衡?
spring-cloud-alibaba的低版本 如果所用的SpringCloud和Nacos的版本信息如下: <spring-cloud.version>Hoxton.SR10</spring-cloud.version> <spring-cloud-alibaba.version>2.2.6.RELEASE</spring-cloud-alibaba.version>网关的依赖如下&…...

【数据挖掘与商务智能决策】第四章 逻辑回归模型
逻辑回归模型算法原理 逻辑回归模型的数学原理 %matplotlib inline# 补充知识点:Sigmoid函数绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.linspace(-6, 6) # 通过linspace()函数生成-6到6的等差数列,默认50个数 y = 1.0...

滚动升级回滚
滚动升级回滚 ReplicationController 资源文件 apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata:name: kubia-v1labels:app: kubia spec:replicas: 3template:metadata:name: kubialabels:app: kubiaspec:containers:- image: luksa/kubia:v1name: nodejes --- apiVer…...

2023/3/6 VUE - 组件传值【通信】方式
1 父亲传子代传值【子代使用父代的数据】 1.1 props传值 父亲给儿子传值: 爷爷给孙子传值: 这个props传值的方式,只能一代一代的往下传,不能跨代传值。 有一个问题:子组件不能修改父组件的值: 1.2 …...

MedCalc v20.217 医学ROC曲线统计分析参考软件
MedCalc是一款医学 ROC 曲线统计软件,用于ROC曲线分析的参考软件,医学工作者设计的医学计算器,功能齐全。它可以帮助医生快速作出普通的医学计算,从而对症下药。提供超过76种常用的规则和方法,包括:病人数据、单位参数、费用计算等等。甚至可以将图形另存为BMP,PNG,GIF…...

欢乐消除开心假日协议解密
欢乐消除开心假日协议解密协/议/流/量/解/密分析欢乐消除开心假日这款游戏流量的协议加密方式。序欢乐消除开心假日是一款合成模拟家装的游戏,在这个游戏中,你将成为一位充满热情的设计师,与好友一起经营工作室。你需要根据客户的需求重新设计…...

Android Service知识
一. 概览 Service 是一种可在后台执行长时间运行操作而不提供界面的应用组件。服务可由其他应用组件启动,而且即使用户切换到其他应用,服务仍将在后台继续运行。此外,组件可通过绑定到服务与之进行交互,甚至是执行进程间通信 (IPC…...

axios的get请求传入数组参数后端无法接收的问题
问题描述 在做项目时,需要把前端的数组通过axios的get请求发送到后端处理,于是像这样直接发送: axios.get(url,{params:{arr: update_arr}})这时在后端接收后报错说:没有 ‘arr’ 这个key: arr request.GET[arr] pr…...

奖金发放-课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第3章-课后作业)
实例2:奖金发放 某企业发放的奖金是根据利润和提成计算的,其规则如表1所示。 表1 奖金发放规则 利润(万元) 奖金提成(%) I≤10 10% 10<I≤20 7.5% 20<I≤20 5% 10…...