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
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้
np.array()เพื่อแปลงall_walksให้เป็น NumPy array แล้วเก็บไว้ในตัวแปรnp_aw - ลองใช้
plt.plot()กับnp_awและเพิ่มplt.show()ด้วย ผลลัพธ์ที่ได้ถูกต้องทันทีหรือไม่? - Transpose
np_awโดยเรียกใช้np.transpose()กับnp_awแล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปรnp_aw_tตอนนี้แต่ละแถวในnp_aw_tจะแทนตำแหน่งหลังการโยน 1 ครั้งของการเดินสุ่มทั้ง 5 รูปแบบ - ใช้
plt.plot()เพื่อพล็อตnp_aw_tและเพิ่มplt.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