複数のウォークをシミュレーションする
1回のランダムウォークだけでは、賭けに勝つ可能性が高いかどうかはわかりません。
60段に到達する可能性がどれくらいあるかを把握するには、ランダムウォークを繰り返しシミュレーションして、結果を集めることができます。この演習では、まさにそれを行います。
サンプルコードでは、すでに正しい方向に進めるようになっています。すでに書いたコードが、もう1つのforループで囲まれています。すべての結果が正しく記録されるように、いくつかの部分を追加しましょう。
注：指定されているall_walksの初期化は一切変更しないでください。リストの中に何らかの数値を設定すると、演習がクラッシュします！
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
- ランダムウォークが5回シミュレーションされるように、
forループの指定を埋めます。 random_walk配列がすべて埋まったら、その配列をall_walksリストに追加します。- 最後に、一番外側の
forループの後で、all_walksを出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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
___