Visualize todos os caminhos

all_walks é uma lista de listas: cada sublista representa um único caminho aleatório. Se você converter essa lista de listas em uma matriz do NumPy, poderá começar a fazer gráficos interessantes! matplotlib.pyplot já foi importado como plt.

O loop for aninhado já foi codificado para você – não se preocupe com isso. Por enquanto, concentre-se no código que vem depois desse loop for.

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Python intermediário

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Instruções do exercício

Use np.array() para converter all_walks em uma matriz do NumPy chamada np_aw.
Tente usar plt.plot() com np_aw. Inclua também plt.show(). Funciona de imediato?
Transponha np_aw chamando np.transpose() com np_aw. Chame o resultado de np_aw_t. Agora, cada linha de np_all_walks representa a posição após 1 jogada para os cinco caminhos aleatórios.
Use plt.plot() para gerar o gráfico de np_aw_t; inclua também plt.show(). Ficou melhor dessa vez?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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

Editar e executar o código