Simuler plusieurs marches
Une seule marche aléatoire, c'est bien, mais ça ne vous dit pas si vous avez de bonnes chances de gagner votre pari.
Pour estimer vos chances d'atteindre 60 étapes, vous pouvez simuler la marche aléatoire à répétition et recueillir les résultats. C'est exactement ce que vous ferez dans cet exercice.
Le code fourni vous met déjà sur la bonne voie. Une autre boucle for englobe le code que vous avez déjà écrit. À vous d'ajouter ce qu'il faut pour que tous les résultats soient bien enregistrés.
Remarque : Ne modifiez pas l'initialisation de all_walks fournie. Mettre un nombre quelconque dans la liste fera planter l'exercice !
Cette activité fait partie du cours
Python intermédiaire
Instructions de l’exercice
- Complétez la spécification de la boucle
forafin que la marche aléatoire soit simulée cinq fois. - Une fois le tableau
random_walkentièrement rempli, ajoutez ce tableau à la listeall_walks. - Enfin, après la boucle
forde plus haut niveau, affichezall_walks.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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
___