Trasează distribuția

Toate aceste vizualizări elaborate ne-au abătut de la subiect. Mai avem de rezolvat problema de un milion de dolari: Care sunt șansele să ajungi la etajul 60 al Empire State Building?

Practic, vrei să știi care sunt punctele finale ale tuturor deplasărilor aleatoare simulate. Aceste puncte finale urmează o anumită distribuție, pe care o poți vizualiza cu o histogramă.

Reține că, dacă rularea codului durează prea mult, este posibil să trasezi histograma unor date greșite!

Acest exercițiu face parte din cursul

Python intermediar

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pentru a ne asigura că avem suficiente simulări, dă-i drumul. Simulează deplasarea aleatoare de 500 de ori.
Din np_aw_t, selectează ultima linie. Aceasta conține punctele finale ale celor 500 de deplasări aleatoare simulate. Stochează acest array NumPy ca ends.
Folosește plt.hist() pentru a construi o histogramă a valorilor din ends. Nu uita de plt.show() pentru a afișa graficul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
____
____

Editează și rulează codul