注：需要python的內(nèi)置函數(shù)random，不需安裝，直接導(dǎo)入即可

import random

-*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport randomposition=0#設(shè)置初始位置walk=[]#保存位置steps=500#設(shè)置步數(shù)為500步for i in range(steps): step=1 if random.randint(0,1) else -1#如果隨機(jī)值等于0則step為1，反之為0 position+=step#改變位置（正，負(fù)） walk.append(position)fig=plt.figure()#生成窗口ax=fig.add_subplot(211)#返回一個(gè)axes對(duì)象，里面的參數(shù)abc表示在一個(gè)figure窗口中，有a行b列個(gè)小窗口，然后本次plot在第c個(gè)窗口中ax.plot(walk)ax=fig.add_subplot(223)ax.plot(walk)ax=fig.add_subplot(224)ax.plot(walk)plt.show()#print walk#打印每一次的累積步數(shù)

運(yùn)行如下：

需要用到numpy庫

#-*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npnwalks = 8nsteps = 500draws = np.random.randint(0, 2, size=(nwalks, nsteps)) # 0 or 1steps = np.where(draws > 0, 1, -1)#每一次的步長walks = steps.cumsum(1)#累積步數(shù)fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)for i in range(nwalks): ax.plot(walks[i])plt.show()

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)游走的詳細(xì)解釋的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 隨機(jī)游走內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！