เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

แสดงผลการเดินสุ่มทั้งหมด

all_walks คือ list ของ list โดยแต่ละ sub-list แทนการเดินสุ่มหนึ่งครั้ง หากแปลง list ของ list นี้ให้เป็น NumPy array จะสามารถสร้างกราฟที่น่าสนใจได้ matplotlib.pyplot ถูก import ไว้แล้วในชื่อ plt

for loop แบบซ้อนกันถูกเขียนไว้ให้แล้ว ไม่ต้องกังวลกับส่วนนั้น ให้มุ่งความสนใจไปที่โค้ดที่อยู่หลัง for loop นี้

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Python ระดับกลาง

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ np.array() เพื่อแปลง all_walks ให้เป็น NumPy array แล้วเก็บไว้ในตัวแปร np_aw
  • ลองใช้ plt.plot() กับ np_aw และเพิ่ม plt.show() ด้วย ผลลัพธ์ที่ได้ถูกต้องทันทีหรือไม่?
  • Transpose np_aw โดยเรียกใช้ np.transpose() กับ np_aw แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร np_aw_t ตอนนี้แต่ละแถวใน np_aw_t จะแทนตำแหน่งหลังการโยน 1 ครั้งของการเดินสุ่มทั้ง 5 รูปแบบ
  • ใช้ plt.plot() เพื่อพล็อต np_aw_t และเพิ่ม plt.show() ด้วย ครั้งนี้กราฟดูดีขึ้นหรือไม่?

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด