Vizualizace všech procházek

all_walks je seznam seznamů: každý podseznam představuje jednu náhodnou procházku. Jakmile tento seznam seznamů převedeš na NumPy pole, můžeš začít vytvářet zajímavé grafy! matplotlib.pyplot je už naimportován jako plt.

Vnořená smyčka for je už pro tebe připravena – nemusíš se jí zabývat. Teď se soustřeď na kód, který následuje za touto smyčkou for.

Toto cvičení je součástí kurzu

Intermediate Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí np.array() převeď all_walks na NumPy pole np_aw.
Zkus použít plt.plot() na np_aw. Přidej také plt.show(). Funguje to rovnou bez úprav?
Transponuj np_aw voláním np.transpose() na np_aw. Výsledek pojmenuj np_aw_t. Každý řádek v np_aw_t teď představuje pozici po 1 hodu pro všech pět náhodných procházek.
Pomocí plt.plot() vykresli np_aw_t a přidej také plt.show(). Vypadá to tentokrát lépe?

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# numpy and matplotlib imported, seed set.

# initialize and populate all_walks
all_walks = []
for i in range(5) :
    random_walk = [0]
    for x in range(100) :
        step = random_walk[-1]
        dice = np.random.randint(1,7)
        if dice <= 2:
            step = max(0, step - 1)
        elif dice <= 5:
            step = step + 1
        else:
            step = step + np.random.randint(1,7)
        random_walk.append(step)
    all_walks.append(random_walk)

# Convert all_walks to NumPy array: np_aw


# Plot np_aw and show


# Clear the figure
plt.clf()

# Transpose np_aw: np_aw_t


# Plot np_aw_t and show

Upravit a spustit kód