可视化所有随机游走

all_walks 是一个列表的列表：每个子列表代表一次随机游走。将该列表转换为 NumPy 数组后，您就可以开始绘制一些有趣的图了！matplotlib.pyplot 已以 plt 导入。

嵌套的 for 循环已为您写好——不必操心。目前，请专注于该 for 循环之后的代码。

本练习是课程的一部分

Python 中级

查看课程

练习说明

使用 np.array() 将 all_walks 转换为 NumPy 数组 np_aw。
尝试对 np_aw 使用 plt.plot()，并包含 plt.show()。它能直接正常显示吗？
对 np_aw 调用 np.transpose() 进行转置，并将结果命名为 np_aw_t。现在 np_aw_t 的每一行都表示 5 次随机游走在第 1 次掷骰后的当前位置。
使用 plt.plot() 绘制 np_aw_t，并包含一次 plt.show()。这次看起来是否更好？

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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

编辑并运行代码