rw_visual

import matplotlib.pyplot as plt 
from random_walk import RandomWalk 

＃RandWalkインスタンスを作成し、そこに含まれるすべてのポイントをプロットします
rw = RandomWalk（）
rw.fill_walk（）
plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c = rw.y_values、 cmap = plt.cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 15）
plt.show（）


while True：
    rw = RandomWalk（）
    rw.fill_walk（）
    plt.scatter（rw​​.x_values、rw。y_values、c = rw.y_values、cmap = plt.cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 15）
    plt.show（）

    keep_running = input（ "Make another walk？（y / n）："）
    if keep_running == "n "：
        break 


" "" Color the points "" " 
while True：
    rw = RandomWalk（）
    rw.fill_walk（）

    point_numbers = list（range（rw.num_points））
    ＃カラーマッピングを使用して、ウォーク内のポイントの順序を示し、黒い輪郭を削除しますy 
    plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c = point_numbers、cmap =plt。cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 15）
    plt.show（）

    keep_running = input（ "Make another walk？（y / n）："）
    if keep_running == "n"：
        break 

"" "開始点と終了点" "" 
while True：
    rw = RandomWalk（）
    rw.fill_walk（）

    point_numbers = list（range（rw.num_points））
    plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c = point_numbers、cmap =plt。cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 15）

    ＃開始点と終了点を
    強調表示しますplt.scatter（0,0、c = "green"、edgecolors = "none"、s = 100）
    強調表示しますplt.scatter（rw​​.x_values [-1]、rw.y_values [-1]、c = "red"、 edgecolors = "none"、s = 100） 

    plt.show（）
 
    keep_running = input（ "Make another walk？（y / n） ： "）
    if keep_running ==" n "：
        break 

" ""隐藏坐PWM轴 "" " 
while True：
    rw = RandomWalk（）
    rw.fill_walk（）

    plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c =" red "、edgecolors =" none "、s = 100）
    
    ＃修改坐✓轴的＝表示置換修正False 
    plt.axes（）。get_xaxis（）。set_visible（False）
    plt.axes（）。get_yaxis（）。set_visible（False）

    plt .show（）

    keep_running = input（ "Make another walk？（y / n）："）
    if keep_running == "n"：
        break 

"" "ポイントの数を増やす "" " 
＃num_pointsを50000に増やし、より多くのデータを提供します
rw = RandomWalk（50000）
rw.fill_walk（）
 
point_numbers = list（range（rw.num_points））
plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c = point_numbers、cmap = plt.cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 1）
plt.scatter（0,0、c = "green"、edgecolors = "none"、s = 10）
plt.scatter（rw​​.x_values [-1]、rw.y_values [-1]、c = "red"、 edgecolors = "none"、s = 10）
plt.show（）


"" "画面に合わせてサイズを調整" "" 
rw = RandomWalk（）
rw.fill_walk（）

＃figure（）関数を使用して幅を指定しますグラフの高さと解像度、解像度と背景色
＃描画ウィンドウのサイズを表すfigsizeのタプルをインチで指定します。
＃dpiは、plt.figure（dpi = 128、figsize =（10,6）などの解像度を示します。））
plt.figure（figsize =（10,6））
point_numbers = list（range（rw.num_points））
plt.scatter（rw​​.x_values、rw.y_values、c = point_numbers、cmap = plt.cm.Blues、edgecolors = "none"、s = 1）
plt.show（）