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Multiple walks का सिम्यूलेशन

एक single random walk अलग बात है, लेकिन उससे यह नहीं पता चलता कि शर्त जीतने की आपकी संभावना कितनी अच्छी है.

यह समझने के लिए कि 60 स्टेप्स तक पहुँचने की आपकी संभावना कितनी है, आप random walk को बार-बार सिम्यूलेट करके उसके परिणाम इकट्ठा कर सकते हैं. इसी अभ्यास में आप यही करेंगे.

नमूना कोड आपको पहले से सही दिशा में ले जा रहा है. आपने जो कोड लिखा था, उसके चारों ओर एक और for लूप लपेटा गया है. अब आपकी बारी है कि आप कुछ हिस्से जोड़कर सुनिश्चित करें कि सभी परिणाम ठीक से रिकॉर्ड हों.

ध्यान दें: दिए गए all_walks के initialization में कुछ भी न बदलें. लिस्ट के अंदर कोई भी संख्या सेट करने से अभ्यास क्रैश हो जाएगा!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • for लूप की स्पेसिफिकेशन ऐसी भरें कि random walk पाँच बार सिम्यूलेट हो जाए.
  • जब random_walk array पूरी तरह भर जाए, तो इस array को all_walks लिस्ट में append करें.
  • अंत में, टॉप-लेवल for लूप के बाद all_walks को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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
___
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