Python超詳細分步解析隨機漫步

from random import choice

class RandomWalk():
    '''一個生成隨機漫步資料的類'''
    def __init__(self,num_points=5000):
        '''初始化隨機漫步的屬性'''
        self.num_points = num_points

        # 所有隨機漫步都始於(0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

from random import choice


class RandomWalk():
    '''一個生成隨機漫步資料的類'''

    def __init__(self, num_points=5000):
        '''初始化隨機漫步的屬性'''
        self.num_points = num_points

        # 所有隨機漫步都始於(0,0)
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        '''計算隨機漫步包含的所有點'''

        # 不斷漫步，知道列表到達指定的長度
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            # 決定前進方向以及沿這個方向前進的距離
            x_direction = choice([1, -1])
            x_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            x_step = x_direction * x_distance

            y_direction = choice([1, -1])
            y_distance = choice([0, 1, 2, 3, 4])
            y_step = y_direction * y_distance

            # 拒絕原地漫步
            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            # 計算下一個點的x,y值
            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)

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk
# 建立一個RandomWalk範例，並將其包含的點都繪製出來
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=10)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from random_walk import RandomWalk

# 只要程式處於活動狀態，就不斷模擬隨機漫步
while True:
    # 建立一個RandomWalk範例，並將其包含的點都繪製出來
    rw = RandomWalk()
    rw.fill_walk()
    plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=10)
    plt.show()

    keep_running = input("make another walk? (y/n):")
    if keep_running.upper() == 'N':
        break