Visualiza todos los paseos

all_walks es una lista de listas: cada sublista representa un único paseo aleatorio. Si conviertes esta lista de listas en una matriz NumPy, podrás empezar a hacer gráficos interesantes. matplotlib.pyplot ya se ha importado como plt.

El bucle anidado for ya se ha programado, no te preocupes. De momento, céntrate en el código que viene después de este bucle for.

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Python intermedio

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Instrucciones del ejercicio

Utiliza np.array() para convertir all_walks en una matriz NumPy, np_aw.
Intenta utilizar plt.plot() en np_aw. Incluye también plt.show(). ¿Ya funciona?
Transpón np_aw mediante una llamada a np.transpose() en np_aw. Llama al resultado np_aw_t. Ahora cada fila de np_all_walks representa la posición después de 1 lanzamiento para los cinco paseos aleatorios.
Utiliza plt.plot() para representar np_aw_t; incluye también un plt.show(). ¿Mejor?

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# 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

Editar y ejecutar código