Gere o gráfico da distribuição

Todas essas visualizações sofisticadas desviaram nossa atenção. Ainda temos que resolver o grande problema: quais são as chances de você subir 60 degraus no Empire State Building?

Basicamente, você precisa saber os pontos finais de todos os caminhos aleatórios que simulou. Esses pontos finais têm uma certa distribuição que pode ser visualizada com um histograma.

Observe que, se o código estiver demorando muito para ser executado, pode ser que você esteja traçando um histograma com os dados errados!

Este exercício faz parte do curso

Python intermediário

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Instruções de exercício

Para ter certeza de que temos simulações suficientes, vá com tudo. Simule o caminho aleatório 500 vezes.
Em np_aw_t, selecione a última linha. Ela contém o ponto final de todos os 500 caminhos aleatórios que você simulou. Armazene essa matriz do NumPy como ends.
Use plt.hist() para criar um histograma de ends. Não se esqueça de plt.show() para exibir o gráfico.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# numpy and matplotlib imported, seed set

# Simulate random walk 500 times
all_walks = []
for i in range(500) :
    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)
        if np.random.rand() <= 0.001 :
            step = 0
        random_walk.append(step)
    all_walks.append(random_walk)

# Create and plot np_aw_t
np_aw_t = np.transpose(np.array(all_walks))

# Select last row from np_aw_t: ends
____ = ____[____,____]

# Plot histogram of ends, display plot
____
____

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