Книга «Изучаем Python»
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Pdf көрінісі
|
2 5343781172763690906
| Рис. 15.9. Случайное блуждание, окрашенное с применением
цветовой карты Blues Начальные и конечные точки Помимо раскраски точек, обозначающей их позицию, было бы неплохо видеть, где начинается и заканчивается каждое блуждание. Для этого можно прорисовать пер- вую и последнюю точки отдельно, после нанесения на диаграмму основной серии. Мы выведем конечные точки с большим размером и с другим цветом, чтобы они выделялись на общем фоне: rw_visual.py ...
while True: ...
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) # Выделение первой и последней точек. 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)
plt.show() ...
Случайное блуждание 325 Чтобы вывести начальную точку, мы рисуем точку (0, 0) зеленым цветом с боль- шим размером ( s =100) по сравнению с остальными точками. Для выделения конеч- ной точки последняя пара координат x и y выводится с размером 100. Обязательно вставьте этот код непосредственно перед вызовом plt.show() , чтобы начальная и конечная точки выводились поверх всех остальных точек. При выполнении этого кода вы будете точно видеть, где начинается и кончается каждое блуждание. (Если конечные точки не выделяются достаточно четко, на- страивайте их цвет и размер, пока не достигнете желаемого результата.) Удаление осей Уберем оси с диаграммы, чтобы они не отвлекали зрителя от общей картины. Для удаления осей используется следующий код:
...
while True: ...
plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100)
# Удаление осей. plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show() ...
Функция plt.axes() переводит флаг видимости каждой оси в состояние False
. При работе с визуализацией подобные цепочки вызовов встречаются очень часто. Запустите программу rw_visual .py ; теперь выводимые диаграммы не имеют осей. Добавление точек Увеличим количество точек, чтобы работать с большим объемом данных. Для этого мы увеличим значение num_points при создании экземпляра RandomWalk и отрегу- лируем размер каждой точки при выводе диаграммы:
...
while True: # Построение случайного блуждания и нанесение точек на диаграмму. rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk()
# Вывод точек и отображение диаграммы. point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=1) ...
326 Глава 15 • Генерирование данных В этом примере создается случайное блуждание из 50 000 точек (что в большей степени соответствует реальным данным), и каждая точка рисуется с размером s =1. Как видно из рис. 15.10, изображение получается эфемерным и туманным. Простая точечная диаграмма превратилась в произведение искусства! Поэкспериментируйте с этим кодом и посмотрите, насколько вам удастся увели- чить количество точек в случайном блуждании, прежде чем система начнет заметно «тормозить» или диаграмма потеряет свою визуальную привлекательность.
жүктеу/скачать 7,86 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|