绘制分布

这些炫酷的可视化让我们有点跑题了。我们仍需解决价值百万美元的问题：到达帝国大厦第 60 级台阶的概率有多大？

本质上，您需要关注所有已模拟随机漫步的终点。这些终点具有某种分布，您可以用直方图来可视化。

注意：如果您的代码运行时间过长，可能是对错误的数据在绘制直方图！

本练习是课程的一部分

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练习说明

为了确保模拟次数足够多，放开手脚，模拟随机漫步 500 次。
从 np_aw_t 中选择最后一行。这里包含了您所模拟的 500 次随机漫步的终点。将该 NumPy 数组保存为 ends。
使用 plt.hist() 绘制 ends 的直方图。别忘了调用 plt.show() 显示图形。

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

# Simulate random walk 500 times
all_walks = []
for i in range(500) :
    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)
        if np.random.rand() <= 0.001 :
            step = 0
        random_walk.append(step)
    all_walks.append(random_walk)

# Create and plot np_aw_t
np_aw_t = np.transpose(np.array(all_walks))

# Select last row from np_aw_t: ends
____ = ____[____,____]

# Plot histogram of ends, display plot
____
____

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