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Visualizza tutte le random walk

all_walks è una lista di liste: ogni sottolista rappresenta una singola random walk. Se converti questa lista di liste in un array NumPy, puoi creare dei grafici interessanti! matplotlib.pyplot è già stato importato come plt.

Il ciclo annidato for è già stato codificato per te, non preoccuparti. Per ora, concentrati sul codice che viene dopo questo ciclo for.

Questo esercizio fa parte del corso

Python - Livello Intermedio

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa np.array() per convertire all_walks in un array NumPy, np_aw.
  • Prova ad utilizzare plt.plot() su np_aw. Includi anche plt.show(). Funziona subito?
  • Trasponi np_aw chiamando np.transpose() su np_aw. Nomina il risultato np_aw_t. Ora ogni riga di np_all_walks rappresenta la posizione dopo il primo lancio per le cinque random walk.
  • Usa plt.plot() per tracciare np_aw_t; includi anche plt.show(). Adesso va meglio?

Esercizio pratico interattivo

Prova questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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
Modifica ed esegui il codice