Как мне обновить код, чтобы показать случайную прогулку?

Question

Я работаю над построением случайного блуждания с использованием MATPLOTLIB.Чего нет в приведенном ниже коде?

from random import choice

class RandomWalk():
    def __init__(self, num_points=5000):
        self.num_points = num_points
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

def fill_walk(self):
    while len(self.x_values) < self.num_points:
        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

        if x_step == 0 and y_step == 0:
            continue

        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

rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()

Я получаю следующую ошибку: "ModuleNotFoundError: нет модуля с именем random_walk"

Answer 1

Если вы не сохранили класс в файле с именем random_walk.py, расположенном в том же каталоге, что и файл с остальным кодом, для создания экземпляра класса, вам просто нужно избавиться от from random_walk import RandomWalk и исправить метод отступа вашего класса под названием fill_walk(self)

from random import choice
import matplotlib.pyplot as plt

class RandomWalk():
    def __init__(self, num_points=5000):
        self.num_points = num_points
        self.x_values = [0]
        self.y_values = [0]

    def fill_walk(self):
        while len(self.x_values) < self.num_points:
            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

            if x_step == 0 and y_step == 0:
                continue

            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)


rw = RandomWalk()
rw.fill_walk()
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15)
plt.show()