Python模拟随机游走图形效果示例_Python

Python模拟随机游走图形效果示例

2021-01-12 00:31罗兵 Python

这篇文章主要介绍了Python模拟随机游走图形效果,涉及Python随机数概率运算及图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python模拟随机游走图形效果。分享给大家供大家参考，具体如下：

在python中，可以利用数组操作来模拟随机游走。

下面是一个单一的200步随机游走的例子，从0开始，步长为1和-1，且以相等的概率出现。纯Python方式实现，使用了内建的 random 模块：

									# 随机游走

									import matplotlib.pyplot as plt

									import random

									position = 0

									walk = [position]

									steps = 200

									for i in range(steps):

									  step = 1 if random.randint(0, 1) else -1

									  position += step

									  walk.append(position)

									fig = plt.figure()

									plt.title("www.zyiz.net")

									ax = fig.add_subplot(111)

									ax.plot(walk)

									plt.show()

Python模拟随机游走图形效果示例

第二种方式：简单的把随机步长累积起来并且可以可以使用一个数组表达式来计算。因此，我用 np.random 模块去200次硬币翻转，设置它们为1和-1，并计算累计和：

									# 随机游走

									import matplotlib.pyplot as plt

									import numpy as np

									nsteps = 200

									draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps)

									steps = np.where(draws > 0, 1, -1)

									walk = steps.cumsum()

									fig = plt.figure()

									plt.title("www.zyiz.net")

									ax = fig.add_subplot(111)

									ax.plot(walk)

									plt.show()

Python模拟随机游走图形效果示例

一次模拟多个随机游走

									# 随机游走

									import matplotlib.pyplot as plt

									import numpy as np

									nwalks = 5

									nsteps = 200

									draws = np.random.randint(0, 2, size=(nwalks, nsteps)) # 0 or 1

									steps = np.where(draws > 0, 1, -1)

									walks = steps.cumsum(1)

									fig = plt.figure()

									plt.title("www.zyiz.net")

									ax = fig.add_subplot(111)

									for i in range(nwalks):

									  ax.plot(walks[i])

									plt.show()