Mô phỏng nhiều bước đi
Một bước đi ngẫu nhiên thì dễ, nhưng điều đó chưa cho bạn biết liệu bạn có cơ hội tốt để thắng cược hay không.
Để ước lượng khả năng đạt được mốc 60 bước, bạn có thể lặp lại việc mô phỏng bước đi ngẫu nhiên nhiều lần và thu thập kết quả. Đó chính xác là những gì bạn sẽ làm trong bài này.
Mã mẫu đã đặt bạn đi đúng hướng. Một vòng lặp for khác bao bọc quanh đoạn mã bạn đã viết. Nhiệm vụ của bạn là bổ sung một vài phần để đảm bảo tất cả kết quả được ghi lại chính xác.
Lưu ý: Đừng thay đổi bất kỳ điều gì ở phần khởi tạo all_walks đã cho. Đặt bất kỳ số nào bên trong danh sách sẽ khiến bài tập bị lỗi!
Bài tập này là một phần của khóa học
Python nâng cao
Hướng dẫn bài tập
- Điền phần khai báo cho vòng lặp
forđể mô phỏng bước đi ngẫu nhiên 5 lần. - Sau khi mảng
random_walkđã được điền đầy đủ, hãy nối mảng này vào danh sáchall_walks. - Cuối cùng, sau vòng lặp
forcấp cao nhất, in raall_walks.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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
___