Ungeschicklichkeit einbeziehen

Mit deinem sauber geschriebenen Code ist es total einfach, die Anzahl der Simulationen des Irrlaufs zu ändern. Du aktualisierst einfach die range()-Funktion in der äußersten for-Schleife.

Etwas haben wir aber noch vergessen: Da du nämlich auch ein bisschen ungeschickt bist, könnte es mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 % passieren, dass du stolperst und die Treppe herunterfällst. Wir brauchen also einen weiteren Zufallszahlengenerator. Im Prinzip kannst du eine zufällige Gleitkommazahl zwischen 0 und 1 erzeugen. Wenn dieser Wert kleiner oder gleich 0,005 ist, fällst du wieder auf den Treppenanfang (0) zurück.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Ändere die range()-Funktion so, dass die Simulation 20-mal durchgeführt wird.
Vervollständige die if-Bedingung so, dass step auf 0 gesetzt wird, wenn ein zufälliger Wert kleiner oder gleich 0,005 ist. Verwende np.random.rand().

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# numpy and matplotlib imported, seed set

# clear the plot so it doesn't get cluttered if you run this many times
plt.clf()

# Simulate random walk 20 times
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)

        # Implement clumsiness
        if ___ :
            step = 0

        random_walk.append(step)
    all_walks.append(random_walk)

# Create and plot np_aw_t
np_aw_t = np.transpose(np.array(all_walks))
plt.plot(np_aw_t)
plt.show()

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