Python2D自避随机游动

Question

我想在python中做一个自我避免的2D随机游走。想象一下，它就像正方形网格上的圆点，它只能向上、向下、左边或右边，但它不能在同一点上降落两次。我知道怎么做，但是我的编程技巧不是很好(我是个初学者)，而且代码也不起作用。

最终产品应该如下所示：在这里输入图像描述

我的想法是创建两个列表:一个是存储x和y的地方(也就是我已经去过的坐标)，另一个是与我目前所处位置周围的点(我将其标记为邻居)。我想创建一个新的变量surviving_neighbors。这将是一个坐标的周围点，我还没有去(例如，我目前在(1,1)；我已经在(0,1)和(1,2)，以便我幸存的邻居将是(1,0 )和(2,1))。我希望使用差分方法获得Surviving_neighbors :我将neighbors.difference(坐标列表)保存在一个变量中，这个变量位于邻居列表中，而不是在我所在的坐标列表中。第一个问题是，我没有一个带有坐标的列表，但是x和y是分开存储的。接下来，我将使用选择(Surviving_neighbors)，从而选择新的坐标。这就产生了另一个问题:我可能不能称它为轨迹，但我必须用x和y来重新定义它。老师建议我把x和y作为向量存储，但我不知道怎么做。

代码：

from random import choice
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use(['science', 'notebook', 'dark background'])

x, y = 0, 0

coordinates = [(x, y)]
for time in range(10):
    dx, dy = choice([(0, 1), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)])
    x, y = x + dx, y + dy
    X.append(x)
    Y.append(y)

    neighbors = [x+1, y
                 x-1
                 y
                 x, y+1
                 x, y-1]

    surviving_neighbors = neighbors.difference(X, Y)
    trajectory = choice(surviving_neighbors)

    plt.plot()

Answer 1

很难知道你要做什么，这里是一个基本的工作例子；

这是无效的，因为他们不存在；

Plt.style.use(“科学”、“笔记本”、“黑暗背景”)

可能的价值是；

‘seaborn_Light2’，‘_mpl_test_修补程序’，‘_mpl-画廊-nogrid’，'bmh'，‘经典’，‘暗_背景’，‘快速’，‘五色’，'ggplot'，‘灰度’，‘海运-V0_8’，‘海运-V0_8-明亮’，‘海运-V0_8-色盲’，‘海运-V0_8-黑暗’，‘seaborn V0_8-深色调色板，’‘海运-V0_8-色盲’，“海运-V0_8-黑暗网格”、“海运-V0_8-深度”、“海运-V0_8-静音”、‘海运-V0_8-记事本’、‘海运-V0_8-纸张’、‘海运-V0_8-巴斯特尔’、‘海运-V0_8-海报’、‘海运-V0_8-交谈’、‘海运-V0_8-白纸黑字’、‘海运-V0_8-粉饰’、‘海运-V0_8-对话’、‘海运-V0_8-白色’、‘海运-V0_8-粉饰’、‘海运-V0_8-对话’、‘海运-V0_8-白色’、‘海运-V0_8-粉刷’、‘海运-V0_8-对话’、‘海运-V0_8-白色’、‘海运-V0_8-白色’。

from random import choice
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')
print(plt.style.available)

#2D self-avoiding random walk
def dotty(n):
    x, y = 0, 0
    path = [(x, y)]
    for i in range(n):
        # pick the closest point but it must complete without crossing itself
        x, y = choice([(x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1)])
        if (x, y) in path:
            return path
        path.append((x, y))
    return path

# show plot
def show_path(path):
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    # draw points
    plt.scatter(*zip(*path), s=5, c='k')
    # draw lines in red
    plt.plot(*zip(*path), c='r')
    plt.show()

# main
if __name__ == '__main__':
    path = dotty(100000)
    show_path(path)

输出：

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