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इन सारी बढ़िया visualizations ने हमें थोड़ी देर के लिए भटका दिया है. अभी भी हमें million-dollar वाला सवाल हल करना है: Empire State Building पर आप 60 स्टेप्स की ऊँचाई तक पहुँचने की कितनी संभावना है?

असल में, आपको उन सभी random walks के end points के बारे में जानना है जिन्हें आपने simulate किया है. इन end points का एक निश्चित distribution होता है, जिसे आप histogram से visualize कर सकते हैं.

ध्यान दें कि अगर आपका कोड चलने में बहुत समय ले रहा है, तो हो सकता है कि आप गलत डेटा का histogram प्लॉट कर रहे हों!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमारे पास पर्याप्त simulations हों, जमकर कीजिए. Random walk को 500 बार simulate करें.
  • np_aw_t से आखिरी row चुनें. इसमें आपके द्वारा simulate किए गए सभी 500 random walks के endpoints हैं. इस NumPy array को ends नाम से स्टोर करें.
  • plt.hist() का उपयोग करके ends का histogram बनाइए. प्लॉट दिखाने के लिए plt.show() करना न भूलें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# numpy and matplotlib imported, seed set

# Simulate random walk 500 times
all_walks = []
for i in range(500) :
    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)
        if np.random.rand() <= 0.001 :
            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))

# Select last row from np_aw_t: ends
____ = ____[____,____]

# Plot histogram of ends, display plot
____
____
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