Mehrere Irrläufe simulieren
Ein einzelner zufälliger Irrlauf ist ja schön und gut, sagt dir aber nicht, wie deine Chancen stehen, die Wette zu gewinnen.
Um eine Vorstellung davon zu bekommen, mit welcher Wahrscheinlichkeit du die 60. Stufe erreichst, kannst du den Irrlauf wiederholt simulieren und die Ergebnisse sammeln. Genau das wirst du in dieser Übung auch tun.
Der Beispielcode weist dir den Weg in die richtige Richtung. Der Code, den du bereits geschrieben hast, wird in eine weitere for-Schleife gepackt. Nun musst du einige Kleinigkeiten hinzufügen, um sicherzustellen, dass alle Ergebnisse korrekt erfasst werden.
Hinweis: Ändere nichts an der vorgegebenen Initialisierung von all_walks! Wenn du dort irgendeine Zahl einträgst, stürzt die Übung ab!
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python für Fortgeschrittene
Anleitung zur Übung
- Vervollständige die Spezifikation der
for-Schleife so, dass der Irrlauf fünfmal simuliert wird. - Nachdem das Array
random_walkvollständig gefüllt ist, hängst du das Array an die Listeall_walksan. - Zum Schluss erzeugst du nach der äußersten
for-Schleife die Ausgabe vonall_walks.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# NumPy is imported; seed is set
# Initialize all_walks (don't change this line)
all_walks = []
# Simulate random walk five times
for i in ___ :
# Code from before
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)
# Append random_walk to all_walks
___
# Print all_walks
___