Использование SubPlots с LineCollection

Question

Я пытаюсь построить случайную прогулку, вынужденную двигаться вокруг решетки.

Для реализации этого ограничения я использую hstack для форматирования сегментов для LineCollection из модуля matplotlib.

Я хочу, чтобы четыре случайные прогулки начались в четырех квадрантах на одном участке. Поскольку мой код остается в силе, я получаю четыре отдельных графика.

Как мне указать размещение всех данных на одном участке? # несколько 2D случайных блужданий

    from matplotlib import collections  as mc
    import numpy as np
    import pylab as plt

    steps = 1000
    coar = np.empty([steps,2],int)
    #random walk start cooridiates
    n1=np.array([50,50],int)
    n2=np.array([-50,50],int)
    n3=np.array([-50,-50],int)
    n4=np.array([50,-50],int)
    na = [n1,n2,n3,n4]
    #colors of the four random walks
    clr = ['g','c','m','y']

    with open("raw_ran_576001.txt","r") as rf:
        for j in range(len(na)): 
            for t in range(0,steps):
                bin=rf.read(2)      #reads two bits to generate random step of walk
                if(bin=="00"):
                    na[j][0]+=1
                elif(bin=="11"):
                    na[j][0]-=1
                elif(bin=="01"):
                    na[j][1]+=1
                elif(bin=="10"):
                    na[j][1]-=1
                coar[t] = na[j] 
            coart = coar.reshape(-1,1,2)
            segments = np.hstack([coart[:-1],coart[1:]])
             # figure out how to add different random walks in different colors
             #to same plot
            coll = mc.LineCollection(segments,color=clr[j])
            fig, ax=plt.subplots()          #just a figure and one subplot
            ax.set_axis_bgcolor('black')
            ax.add_collection(coll)         #this must be where points are ploted
            ax.autoscale()
            t=0
    plt.show()

Что я с видом

Кстати, я использую случайные биты, сгенерированные из радиоизотопного аппаратного генератора случайных чисел.

Answer 1

Забавная проблема. Это было на самом деле очень просто - вам просто нужно было взять fig, ax=plt.subplots() Команда за пределами вашего цикла.

Ваш пример не сработал для меня, потому что у меня нет копии файла, из которого вы рисуете, поэтому я использовал случайный модуль numpy для его эмуляции. Я также использовал plot команда, потому что это казалось более простым способом сделать то, что вы ищете.

# Import what you need
import numpy as np
import pylab as plt

# Set the number of steps you're going to walk along
steps = 1000

# Set the random walk start coordinates
# for each of four random walks
n1=np.array([50,50],int)
n2=np.array([-50,50],int)
n3=np.array([-50,-50],int)
n4=np.array([50,-50],int)
na_list = [n1,n2,n3,n4]

# Set the colors of the four random walks
clr_list = ['g','c','m','y']

# Create one figure with one subplot
fig, ax=plt.subplots()
# Set the background color to black
ax.set_axis_bgcolor('black')

# Loop through the different random walks
for na, clr in zip(na_list, clr_list):

    # Create a list of coordinates
    # initiated by the start coordinates
    coar = np.ones([steps+1,2],int) * na

    # For each step figure out if you're 
    # going to walk right, left, up or down        
    for t in range(0,steps):

        # Set coar for the point after
        # this step (t+1) to be the point the
        # step starts at (t)
        coar[t+1] = coar[t]

        # Get a random number
        bin = np.random.randint(4)

        if(bin==0):
            # Step to the right (inc x by 1) 
            coar[t+1][0] = coar[t,0] + 1
        elif(bin==1):
            # Step to the left (dec x by 1) 
            coar[t+1][0] = coar[t,0] - 1
        elif(bin==2):
            # Step up (inc y by 1) 
            coar[t+1][1] = coar[t,1] + 1
        elif(bin==3):
            # Step down (dec y by 1) 
            coar[t+1][1] = coar[t,1] - 1

    # Plot these coordinates
    ax.plot(coar.T[0], coar.T[1], c=clr)

    # And show the starting point with a white triangle
    # just to make it clear where you started
    ax.scatter(coar[0,0], coar[0,1], marker='^', c='w', edgecolor='w', s=70, zorder=3)

# Autoscale the axis
ax.autoscale()
# And show the plot
plt.show()