Implementează stângăcia

Cu acest cod bine structurat, e foarte ușor să modifici numărul de simulări ale mersului aleator. Trebuie doar să actualizezi funcția range() din bucla for de la nivel superior.

Mai e ceva ce am uitat! Ești un pic stângaci și ai o șansă de 0,5% să cazi. Asta înseamnă că mai avem nevoie de o generare de număr aleator. Concret, poți genera un număr float aleator între 0 și 1. Dacă această valoare este mai mică sau egală cu 0.005, trebuie să resetezi pasul la 0.

Acest exercițiu face parte din cursul

Python intermediar

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Modifică funcția range() astfel încât simularea să fie efectuată de 20 de ori.
Completează condiția if astfel încât step să fie setat la 0 dacă un număr float aleator este mai mic sau egal cu 0.005. Folosește np.random.rand().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# numpy and matplotlib imported, seed set

# clear the plot so it doesn't get cluttered if you run this many times
plt.clf()

# Simulate random walk 20 times
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)

        # Implement clumsiness
        if ___ :
            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))
plt.plot(np_aw_t)
plt.show()

Editează și rulează codul