最优路径规划实例：寻找 Waldo

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文


Where‘s Waldo》是由英国插画家Martin Handford创作的一系列儿童书籍，该书包括一系列详细的双面插画图，描述了许多人在给定位置做许多有趣的故事。该书要求读者找到其中一个叫做 Waldo 的人，穿着独特的红白条纹衬衫，戴着摇摇晃晃的帽子以及眼镜，使得他较为容易辨认，但是在插图中包含着许多欺骗性元素。能不能通过数据分析的方法规划出一条寻找 Waldo 的最佳路径呢？本节将带您一起探索这个问题。




1、将数据导入 pandas DataFrame

1. from __future__ import print_function
   
2. %matplotlib inline
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. import pandas as pd
   
6. import seaborn as sb
   
7. import random
   
8. import math
   
9. 
   
10. sb.set_style("white")
    
11. #plt.style.use("tableau10")
    
12. 
    
13. 
    
14. wheres_waldo_locations = pd.read_csv
    
15. ("wheres-waldo-locations.csv")
    
16. #使用pandas载入数据
    
17. wheres_waldo_locations.describe()
    
18. #对数据进行快速统计汇总

复制代码

1. wheres_waldo_locations.head()

复制代码

2、根据book列绘制散点图

根据book列绘制所有点。中心的虚线代表了book列的折痕，因为《Where‘s Waldo》插图总是延续两个页面。

1. plt.figure(figsize=(12.75, 8))
   
2. plt.plot([6.375, 6.375], [0, 8], "--", color="black", alpha=0.4, lw=1.25)
   
3. 
   
4. for book, group in wheres_waldo_locations.groupby("Book"):
   
5.     plt.plot(group.X, group.Y, "o", label="Book %d" % (book))
   
6. 
   
7. plt.xlim(0, 12.75)
   
8. plt.ylim(0, 8)
   
9. plt.xticks([])
   
10. plt.yticks([])
    
11. plt.legend(loc="upper center", ncol=7, frameon=True, fancybox=True, bbox_
    
12.            to_anchor=(0.5, 1.1));

复制代码

以上内容转自 数析学院，如需完整内容可以直接查看原文

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关键词：Waldo Wald Aldo Matplotlib Dataframe