1.RandomWalk 的类,它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性:一个是存储随机漫步次数的变量,其他两个是列表,分别存储随机漫步经过的每个点的 坐标和坐标。 from random import choice class RandomWalk: """一个生成随机漫步数据的类。""" def __init__(self, num_points=5000): """初始化随机漫步的属性...
由于输出部分实现很简单,功能望眼欲穿,因此不做解释。 input(输入) 由于python只支持一次性读入一行字符串,因此需要对字符串进行处理才能进行使用。这里通过python自带的函数split将读入的字符串以空格作为分割标志对字符串进行分割,分割之后将每个部分类型强制转换成int类型,将结果以列表的形式返回。 这个函数美中不足的...
-10]# 初始点坐标walk_num =1# 初始化随机游走次数n =10# 每次随机生成向量u的数目print("迭代次数:",N)print("初始步长:",step)print("每次产生随机向量数目:",n)print("epsilon:",epsilon)print("变量数目:",variables)print("初始点坐标:",x)# 定义目标函数deffunction(x):...
Python实现如下: # Define parameters for the walkdims = 1step_n = 10000step_set = [-1, 0, 1]origin = np.zeros((1,dims))# Simulate steps in 1Dstep_shape = (step_n,dims)steps = np.random.choice(a=step_set, size=step_shape)path = np.concatenate([origin, steps]).cumsum(0)start...
随机游动(random walk)是一种随机过程(stochastic process),它描述了在某些数学空间(如整数)上由一系列随机步骤组成的随机游动。以下的 Python 代码生成三个二维随机游动并绘制它们。 import random import matplotlib.pyplot as plt def randwalk(n): x = 0 y = 0 step_x = [x] step_y = [y] for i...
下面是一个简单的Python实现方法: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gaussian_random_walk(n_steps, step_size=1, std_dev=1): """ 生成一个高斯随机游走。 参数: n_steps (int): 步数 step_size (float): 每步的固定步长,默认为1。 std_dev (float): 每步的标准差,...
We’d like to have the random walk start from the origin. 我们想让随机游动从原点开始。 So this is position 1 for the random walk. 这是随机游动的位置1。 To get the position of the random walker at time 1, we can pick a step size. 为了得到时间1时随机行走者的位置,我们可以选择一个...
下面是一个具体的Python实现策略的示例代码：```python import random def random_walk_coupling(X_0, ...
importrandomdefrandom_walk(steps):x,y=0,0for_inrange(steps):direction=random.choice(['N','S','E','W'])ifdirection=='N':y+=1elifdirection=='S':y-=1elifdirection=='E':x+=1elifdirection=='W':x-=1returnx,y final_position=random_walk(10)print("经过10步随机行走的最终位置:",...