参考《Python编程：从入门到实践》

1.随机漫步介绍

随机漫步是这样行走得到的路径：每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为，随机漫步就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。

在自然界、物理学、生物学、化学和经济领域，随机漫步都有其实际用途。例如，漂浮在水滴上的花粉因不断受到水分子的挤压而在水面上移动。水滴中的分子运动是随机的，因此花粉在水面上的运动路径犹如随机漫步。

2.创建RandomWalk() 类

为模拟随机漫步，我们将创建一个名为RandomWalk 的类。

该类包含三个属性：随机漫步的次数，随机漫步经过的每个点的x和y坐标

该类包含两个方法：init() 和fill_walk()
前者初始化随机漫步的次数和起点
后者决定每次漫步的方向和距离

from random import choice


class 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

        # 所有随机漫步都始于点（0,0）
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        """生成随机漫步包含的所有点"""

        # 不断漫步，直到列表达到指定长度
        while len(self.x_values) < self.num_points:

            # 决定前进方向和沿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_distance

            y_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

            # 计算下一个点的坐标
            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)

3.创建RandomWalk()实例，绘制随机漫步图

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk

# 创建RandomWalk实例，并绘制其包含的点
rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=5)
plt.show()

上图即为包含5000个点的随机漫步