Візуалізуйте всі блукання

all_walks — це список списків: кожен підсписок відповідає одному випадковому блуканню. Якщо перетворити цей список списків на масив NumPy, можна будувати цікаві графіки! matplotlib.pyplot уже імпортовано як plt.

Вкладений цикл for уже написано за вас — не переймайтеся ним. Зосередьтеся на коді, який іде після цього циклу for.

Ця вправа є частиною курсу

Intermediate Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте np.array(), щоб перетворити all_walks на масив NumPy np_aw.
Спробуйте застосувати plt.plot() до np_aw. Також додайте plt.show(). Чи все працює одразу?
Транспонуйте np_aw, викликавши np.transpose() для np_aw. Назвіть результат np_aw_t. Тепер кожний рядок у np_aw_t відображає позицію після 1 кидка для п'яти випадкових блукань.
Використайте plt.plot(), щоб побудувати графік для np_aw_t; також додайте plt.show(). Чи виглядає краще цього разу?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код