all walks 시각화
all_walks는 리스트 속의 리스트로, 각 하위 리스트는 하나의 랜덤 워크를 나타냅니다. 이 리스트 속의 리스트를 NumPy 배열로 변환하면 다양한 그래프를 만들 수 있습니다! matplotlib.pyplot은 이미 plt로 임포트되어 있습니다.
중첩된 for 반복문은 이미 작성되어 있으니 신경 쓰지 않아도 됩니다. 지금은 for 반복문 이후에 오는 코드에 집중하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
중급 Python
연습 안내
np.array()를 사용해all_walks를 NumPy 배열인np_aw로 변환하세요.np_aw에plt.plot()을 사용해보고,plt.show()도 함께 추가해보세요. 다른 설정 없이도 잘 작동하나요?np_aw에np.transpose()를 적용해np_aw를 전치하세요. 결과는np_aw_t라고 저장하세요. 이제np_aw_t의 각 행은 다섯 번의 랜덤 워크에서 주사위를 1번 던진 후의 위치를 나타냅니다.plt.plot()으로np_aw_t를 그래프로 만들고plt.show()도 추가하세요. 그래프가 전보다 나아졌나요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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