numpy实现随机漫步

Posted 2023-05-08

参考技术A 随机漫步是一种数学统计模型，它由一连串轨迹所组成，其中每一次都是随机的，它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人乱步所形成的随机记录。

在这里用一种简单的模式来实现，从0开始，步进为1或者-1，两种步进的发生的概率相等。

将可视化的结果展示出来了

在用random实现的地方，walk只是对随机步进的累积，所以这里采用np.random方法一次性抽取1000次投掷硬币的结果，每次的结果为-1或者1，然后计算累积值。
最后通过argmax()方法，拿到第一次出现正向或者反向走了10步的地方。

本文只是简单的一个对numpy的练习实现而已，更多的练习需要多使用才行。

python 实现随机漫步

1.

纯python

In [247]: import random
.....: position = 0
.....: walk = [position]
.....: steps = 1000
.....: for i in range(steps):
.....: step = 1 if random.randint(0, 1) else -1
.....: position += step
.....: walk.append(position)
.....:
In [249]: plt.plot(walk[:100])
In [250]: plt.show()

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numpy实现

nsteps=1000
draws=np.random.randint(0,2,size=nsteps)
steps=np.where(draws>0,1,-1)
walk=steps.cumsum()
plt.plot(walk)
plt.show()

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np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=‘l‘)

参数如下：

low: int
生成的数值最低要大于等于low。
（hign = None时，生成的数值要在[0, low)区间内）
high: int (可选)
如果使用这个值，则生成的数值在[low, high)区间。
size: int or tuple of ints(可选)
输出随机数的尺寸，比如size = (m * n* k)则输出同规模即m * n* k个随机数。默认是None的，仅仅返回满足要求的单一随机数。
dtype: dtype(可选)：
想要输出的格式。如int64、int等等
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