Memvisualisasikan semua lintasan

all_walks adalah sebuah daftar berisi daftar: setiap sub-daftar merepresentasikan satu random walk. Jika Anda mengonversi daftar berisi daftar ini menjadi array NumPy, Anda dapat mulai membuat plot yang menarik! matplotlib.pyplot sudah diimpor sebagai plt.

Lloop bertingkat forsudah dibuatkan kodenya untuk Anda — jangan khawatir tentang itu. Untuk saat ini, fokuslah pada kode yang ada setelah perulangan for ini.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Python Tingkat Menengah

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Gunakan np.array() untuk mengonversi all_walks menjadi array NumPy, np_aw.
Cobalah gunakan plt.plot() pada np_aw. Sertakan juga plt.show(). Apakah langsung berhasil?
Mengubah urutan np_aw dengan memanggil np.transpose() pada np_aw. Beri nama hasilnya np_aw_t. Kini setiap baris dalam np_aw_t merepresentasikan posisi setelah 1 lemparan untuk lima random walk.
Gunakan plt.plot() untuk memplot np_aw_t; sertakan juga plt.show(). Apakah tampilannya lebih baik kali ini?

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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

Edit dan Jalankan Kode