Simulare random walk multiple
Una singola random walk è una cosa, ma non ti dice se hai buone probabilità di vincere la scommessa.
Per avere un'idea di quante probabilità hai di raggiungere i 60 passaggi (step), puoi simulare ripetutamente la random walk e raccogliere i risultati. È esattamente ciò che farai in questo esercizio.
Il codice di esempio ti permette già di partire nella giusta direzione. Un altro ciclo for viene inserito intorno al codice che hai già scritto. Sta a te aggiungere alcuni elementi per assicurarti che tutti i risultati vengano registrati correttamente.
Nota: Non modificare nulla dell'inizializzazione di all_walks che ti è stata data. L'impostazione di qualsiasi numero all'interno della lista farà crashare l’esercizio!
Questo esercizio fa parte del corso
Python - Livello Intermedio
Istruzioni dell'esercizio
- Compila le specifiche del ciclo
forin modo che la random walk venga simulata cinque volte. - Dopo che l'array
random_walkè stato completamente popolato, aggiungilo alla listaall_walks. - Infine, dopo il ciclo
foresterno, stampaall_walks.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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
___