python数据处理-matplotlib入门(2)-利用随机函数生成变化图形2

鉴于上一篇中最后三个问题：

1、上述程序是否能进行优化（比如功能相同的）

2、创建三个3个实例，用了3个语句，能否建一个函数，只输入一个数n，就自动创建n个实例？同时，每个实例的num_times随机，(n比较大时，num_times应该比较小)

3、当实现上述功能后，程序运行，只输入一个参数（创建实例的个数），就会自动生成对应的num_times，并分别调用相关函数生成对应图表。

可以，在类Rand_moving()中计算每一步的方向和移动位置时，都用到了一个乘法公式，

            x_direction = choice([1,-1])       #x的移动方向，1向上，0不变，-1向下
            x_distance = choice([0,1,2,3,4,5]) #x的每次移动的像素，
            x_step = x_direction*x_distance    #移动方向乘以移动距离，以确定沿x移动的距离

            y_direction =  choice([1,-1])      #y的移动方向，1向上，0不变，-1向下
            y_distance = choice([0,1,2,3,4,5]) #y的每次移动的像素，
            y_step = y_direction*y_distance    #移动方向乘以移动距离，以确定沿y移动的距离

因此可以整理出一个计算方法，可以直接调用，至于2，3很明显，也是可以完成的。

第一步，将乘法公式提出来单独形成一个作用于自身的方法，代码如下：

    def get_step(self,direction,distance):
          return distance*direction

    def fill_moving(self):
        while len(self.x_values)<self.num_times:#循环不断运行，直到漫步包含所需数量的点num_times
            x_step = self.get_step(choice([1,-1]),choice([0,1,2,3,4,5]))     #直接调用get_step方法，使代码更加简洁
            y_step = self.get_step(choice([1,-1]),choice([0,1,2,3,4,5]))

完成第1问，代码变得更加简洁明了。

第2、3个问题：

1）要能生成实例个数n，且还有对应的移动次数num_times，可考虑用字典，即实例个数为key，对应移动次数num_times为键值,当输入2时，如  caselist={’1‘:'150000'，’2‘:'250000'}

2）读取字典每个项目，将对应的key和value传递给由Rand_moving类创建的实例，key的个数即为需要创建实例的个数，对应的value值为移动次数。

3）输入数字，即为字典key的个数，存入字典，同时利用随机函数生成一个num_times保存到对应的value中。

完成思路：

1，重新定义一个类 New_case() 作用：接收一个数据，并根据这个数据自动生成一个字典，

class New_case():
    #定义New_case类
    def __init__(self,numbers): #定义要创建的实例个数
        self.numbers=numbers
        self.caselist={}  #定义一个空的caselist字典
        self.case = 0
       while self.case < self.numbers: #当变量case小于给定值时，
            self.case += 1
            times = choice([100000,150000,200000,250000])#随机选择一个移动次数
            self.caselist[self.case] = times  #将value与key对应

2、需要循环读取字典的key和value,并将value传递给类Rand_moving，随后再运行fill_moving()生成数据并保存到列表，随即用plt.scatter()进行绘图

        for key,value in self.caselist.items(): #字典不为空
            colorkey=str(key)        #  将字典关键字转为字符串存到变量colorkey中
            examplecase = Rand_moving(int(value))  #创建实例，将对应的value值传递类Rand_moving
            examplecase.fill_moving()  #调用类Rand_moving中的方法fill_moving()计算移动相关数据并保存到列表中
            plt.figure(dpi=128,figsize=(12, 10))   #创建画面屏幕
            plt.scatter(examplecase.x_values,examplecase.y_values,c=self.colors[colorkey],s=15)
        plt.show()

上篇中的代码  c=y_values, cmap=plt.cm.Reds为什么这里不再用，是因为这里循环的时候一直出现红色Reds，为了对比，创建了一新字典colors{}，将生成的个数与颜色相对应。所以上述代码中修改为 c=self.colors[colorkey]

类New_case() 全部代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

from rand_moving import *

class New_case():
    #定义New_case类
    def __init__(self,numbers): #定义要创建的实例个数
        self.numbers=numbers
        self.caselist={}  #定义一个空的cases列表
        self.case = 0    #定义一个case变量
        self.colors={'1':'red','2':'orange','3':'yellow','4':'green','5':'blue','6':'puple'}#创建了一新字典colors{}，将生成的个数与颜色相对应

        while self.case < self.numbers:  #小于给定实例个数时
            self.case += 1
            times = choice([100000,150000,200000,250000]) #随机生成一个移动次数
            self.caselist[self.case] = times    #将变量case作为key, times作为value保存到字典中      

    def case_moving(self):  #重新定义一个方法，即访问字典所有项
        for key,value in self.caselist.items(): #字典不为空
            colorkey=str(key)        #  将字典关键字转为字符串存到变量colorkey中
            examplecase = Rand_moving(int(value))  #创建实例，将对应的value值传递类Rand_moving
            examplecase.fill_moving()  #调用类Rand_moving中的方法fill_moving()计算移动相关数据并保存到列表中
            plt.figure(dpi=128,figsize=(12, 10))   #创建画面屏幕
            plt.scatter(examplecase.x_values,examplecase.y_values,c=self.colors[colorkey],s=15)#注意调用了上述新字典的颜色
        plt.show()

3、主程序

主程序中有一个交互，需要输入一个数据，然后调用相关相关类创建实例（慢慢成调包侠了！^v^）

import matplotlib.pyplot as plt

from rand_moving import *
from new_case import *

print("Please enter the number：")  #交互，请输入一个数，模拟运行，不需要太大的数据。
n = input()   #将输入的数据保存到变量n中，注意所有输入均为字符串，

testcase = New_case(int(n)) #将n转为整型数据，创建实例个数
testcase.case_moving()

实际运行效果，输入4，生成4个数据图形（为展示较全，原图已缩小）：

self.colors={'1':'red','2':'orange','3':'yellow','4':'green','5':'blue','6':'puple'} 注意：图的颜色分别与colors字典中对应。

当然如果觉得数轴很碍眼，那就在类类New_case() 中的plt.figure()之后加上

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)