จำลอง Random Walk หลายครั้ง
การจำลอง random walk ครั้งเดียวอาจไม่เพียงพอที่จะบอกได้ว่าคุณมีโอกาสชนะการเดิมพันมากแค่ไหน
เพื่อประเมินโอกาสที่จะเดินถึง 60 ก้าว ลองจำลอง random walk ซ้ำหลายๆ ครั้งแล้วเก็บผลลัพธ์ทั้งหมดไว้ นั่นคือสิ่งที่จะทำในแบบฝึกหัดนี้
โค้ดตัวอย่างได้เตรียมโครงสร้างเบื้องต้นไว้ให้แล้ว โดยมีลูป for อีกชั้นหนึ่งครอบโค้ดที่เขียนไว้ก่อนหน้า สิ่งที่ต้องทำคือเติมส่วนที่ขาดหายไปเพื่อให้บันทึกผลลัพธ์ทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง
หมายเหตุ: อย่าแก้ไขการกำหนดค่าเริ่มต้นของ all_walks ที่ให้ไว้ การใส่ตัวเลขใดๆ ลงในลิสต์นั้นจะทำให้แบบฝึกหัดทำงานผิดพลาด!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Python ระดับกลาง
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดค่าในลูป
forเพื่อให้จำลอง random walk ทั้งหมด 5 ครั้ง - เมื่ออาร์เรย์
random_walkถูกเติมข้อมูลครบแล้ว ให้ append อาร์เรย์นั้นเข้าไปในall_walks - สุดท้าย หลังจากลูป
forชั้นนอกสุด ให้พิมพ์ค่าall_walks
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# NumPy is imported; seed is set
# Initialize all_walks (don't change this line)
all_walks = []
# Simulate random walk five times
for i in ___ :
# Code from before
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)
# Append random_walk to all_walks
___
# Print all_walks
___