다음 계단

앞서, 이전의 행동을 기반으로 다음 행동을 결정하는 Python 코드를 작성했습니다. 이제 이 코드를 for 반복문 안에 넣어 랜덤 워크를 시뮬레이션할 차례입니다.

numpy는 np로 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

중급 Python

강의 보기

연습 안내

시작 계단인 정수 0을 포함하는 리스트 random_walk를 만드세요.
for 반복문을 완성하세요.
반복문은 100번 실행되어야 합니다.
반복할 때마다 random_walk 리스트의 마지막 요소를 step에 할당하세요. 인덱스 -1을 사용하면 됩니다.
그다음, if-elif-else 구문이 step을 업데이트하도록 하세요.
step을 random_walk에 추가하는 코드는 이미 작성되어 있습니다.
random_walk를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# NumPy is imported, seed is set

# Initialize random_walk


# Complete the ___
for x in ___(___) :
    # Set step: last element in random_walk
    ___

    # Roll the dice
    dice = np.random.randint(1,7)

    # Determine next step
    if dice <= 2:
        step = step - 1
    elif dice <= 5:
        step = step + 1
    else:
        step = step + np.random.randint(1,7)

    # append next_step to random_walk
    random_walk.append(step)

# Print random_walk

코드 편집 및 실행