python模拟随机漫步过程（random库以及numpy库的使用）

随机漫步：从0开始，步进为1或-1（向前走或向后走），且两种步进的概率相等。下面我们用python内置的random库和大名鼎鼎的numpy库分别实现1000步的随机漫步模拟。

random库实现随机漫步

# 随机漫步
import random
import matplotlib.pyplot as plt

steps = 1000   # 共走1000步
position = 0   # 记录总步长
walk = [position]  # 记录每一步所在的位置
for i in range(steps):
    step = 1 if random.randint(0,1) else -1
    position += step
    walk.append(position)

plt.plot(walk)
plt.show()

运行后结果如下所示：

numpy库实现随机模拟

# 随机漫步 numpy库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

steps = 1000    # 共走1000步
draws = np.random.randint(0, 2, steps)   # 模拟1000次步进的概率
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)       # 概率为1则步进为1，反之为-1.得到1000次步进
walk = steps.cumsum()     # 累加steps，得到每一步的所在位置

plt.plot(walk)
plt.show()

运行后结果如下：

最后

以上就是酷炫啤酒为你收集整理的python模拟随机漫步过程（random库以及numpy库的使用）的全部内容，希望文章能够帮你解决python模拟随机漫步过程（random库以及numpy库的使用）所遇到的程序开发问题。

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