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为了更好地在画面中绘制和操作多个点，我们把点的几何属性和运算抽象成一个Point类来表示，如点的位置坐标分量、计算两点之间的距离、点围绕另一点旋转等。而绘制点所用到的其他形态属性和方法可以用一个VisualPoint类来封装，如点的大小、颜色、更新、绘制等，并且让VisualPoint类继承Point类，继承Point类的所有几何属性和方法，这样就可以用VisualPoint类创建的实例访问和调用自己以及父类Point的属性和方法，这样做有利于抽象分离关键代码和之后对代码的复用。如右图所示。
下面是初步创建的Point类，包含x、y两个坐标属性，通过构造函数传入值来初始化这两个属性。同时还包含一个重载的构造函数（不需要传入参数），在函数体内会将x、y默认设置为0。另外，还包含一个copy()方法，返回Point实例的一个复本。
然后再创建一个Point的子类VisualPoint类，通过extends关键字实现继承。VisualPoint类继承了Point类的属性和方法，并在类中添加了w（大小）和c（颜色）属性，还有用于在画面中绘制点的display()方法。在Processing中可以通过point()函数在画面中绘制一个点，点的位置使用x、y参数来指定，注意坐标原点在左上角，y轴负方向为正。在绘制之前可以用stroke()和strokeWeight()函数分别设置点的颜色和大小，颜色可以直接设置为明度值，或分别设置红、绿、蓝、不透明度四个分量，点的大小为点的直径长度。
接着在render()函数体中，通过for循环和new关键字在画面坐标系中创建1000个点，每个点的位置、大小和颜色均为随机，使用random()函数可以返回一个在指定区间的随机数。所有点都事先存储在了数组中，通过for循环遍历所有点，并用VisualPoint类的display()方法绘制所有点。
运行结果如下图所示。
上面创建的图形通过随机位置生成点，点出现在画面某个位置上的概率是相同的，所以得到了一个均匀分布在画面中的1000个点。我们可以把随机数通过幂函数来进行变换，得到不均匀的分布，使用random(1)生成0到1之间的随机数，然后用pow()函数对随机数进行转换，得到一个0到1之间的数值，最后再通过map()函数把刚才的运算结果映射为需要的区间值。例如下面的程序对y坐标的生成用幂函数做了改变，生成从下到上、由密到疏的点。
运行结果如下图所示。
还可以把所有随机生成的点都限制在一个大的圆内。可以在创建点的时候，生成随机角度和半径，再通过三角函数计算每个点的x、y坐标达到目的。下图为根据半径和弧度求圆上一点的坐标公式。
首先生成随机角度，因为在Processing中，三角函数使用弧度来计算，所以需要生成0到TAU之间的数（TAU常数表示两倍圆周率）。然后以大圆的半径为上限生成随机半径，再用cos()、sin()函数分别计算点的x、y坐标。因为画面的坐标原点默认在左上角，所以在绘制所有点的时候还需用translate(width/2, height/2)把坐标系原点移动到画面中心位置。
运行结果如下图所示。
可以发现上面程序生成的点在圆内的分布并不均匀，这是因为在不同半径的同心圆内，点出现的概率相同，所以就会出现中间密集、越向外越稀疏的情况。可以通过对生成半径的随机数开方来解决这个问题，开方相当于1/2次方。运行结果如下图所示。
当然你也可以通过指定不同的指数来达到不一样的分布效果，例如把指数设置为 0.1。运行结果如下图所示。
接下来把点按行和列规则排列成一个矩阵，通过双重for循环来实现，并且判断每个点的编号是否为偶数。如果是偶数，把点的大小设置为10，明度设置为0。如果不是偶数，大小设置为5，明度设置为150。运行结果如下图所示。
除了把点按矩阵排列，还可以让点在指定圆内规则排列。点在圆内均匀规则排列稍微有些复杂，可以把点按顺序放在等间隔半径的同心圆上，但是如果每个同心圆上的点的数量相同的话，会产生不均匀分布，因为不管大的半径或小的半径的同心圆，点的数量都相同，这会使小的半径同心圆上的点看起来比较密集，这样就会产生中间密集、外面松散的情况。解决这个问题可以让点在同心圆上按照等弧长间隔排列，首先让点在最内层的第一个同心圆上按等弧长排列，如果累积弧长超过周长表示第一个同心圆的点已经排满，如果排满，增加同心圆半径转移到第二个同心圆继续排列，重复上面的步骤，直到所有点排满为止。下面的算法做了一些改进，在同心圆上开始排列所有点之前，通过周长和指定弧长间距计算点的个数，然后逐个排列点，当满足个数以后移动到下一个同心圆继续排列。
运行结果如下图所示。
现在对上面的程序做一些延伸，生成2到10000之间的数，并且判断每个数是否为质数（质数是指除了1和它本身以外不再有其他因数）。如果是质数，把点的大小设置为10、明度设置为0；如果不是，大小设置为5、明度设置为150。判断一个数是否为质数，这里把它封装成了prime()函数，通过判断是否能被2到它1/2倍加1之间的数整除来实现（当然你也可以自己实现一个判断质数更高效的算法）。
运行结果如下图所示。
