完成一维的随机游走（p值多取几个，写出python代码）

以下是一维随机游走的Python代码示例：

import random

def random_walk(p, steps):
    """
    一维随机游走函数
    :param p: 概率值
    :param steps: 要走的步数
    :return: 返回完成随机游走后的位置
    """
    position = 0 # 初始位置为0
    for i in range(steps):
        if random.random() < p: # 按照概率往右走
            position += 1
        else: # 按照概率往左走
            position -= 1
    return position

# 测试示例
p_values = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]
steps = 100
for p in p_values:
    final_position = random_walk(p, steps)
    print(f'p={p}, 经过{steps}步后的位置为 {final_position}')

其中，`p`表示每次向右移动的概率，`steps`表示要走的步数，`position`表示当前位置，`random.random()`用于生成一个0~1之间的随机数。每次按照概率值往左或者往右走一步，并更新当前位置。最终完成随机游走后返回最后的位置。

相关问题

完成一维的随机游走（p值多取几个，并画出图形，y轴取值最大为30）

好的，针对您的问题，我可以为您提供如下代码示例，完成一维的随机游走，并画出对应的图形：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义随机游走函数
def random_walk(steps, p):
    x = 0
    positions = [x]
    for i in range(steps):
        x += np.random.choice([-1, 1], p=[1-p, p])
        positions.append(x)
    return positions

# 设置参数并进行随机游走
steps = 100
p_values = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]
results = []
for p in p_values:
    positions = random_walk(steps, p)
    results.append(positions)

# 画出图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('Position')
ax.set_ylim([-30, 30])
for i, p in enumerate(p_values):
    ax.plot(results[i], label=f'p={p}')
ax.legend()

plt.show()

以上代码将会输出一个随机游走的图形。敬请查收。

本关任务：编写一个程序，实现带漂移的一维随机游走。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 1.常见 Python 随机数函数； 2.随机游走（random walk）。 常见Python随机数函数 import random r = random.random() [0, 1) 实数 r = random.uniform(a, b) [a, b) 实数 i = random.randint(a, b) [a, b] 整数 随机游走（random walk） 也称随机漫步，是指基于过去的表现，无法预测将来的发展步骤和方向。其概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。醉汉行走的轨迹、布朗运动、股票的涨跌等行为都可用随机游走来模拟。 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，完善一维随机游走程序，使得向右移动的概率为 r，向左移动的概率为 1-r（生成中的数字，而不是{1,2}中的整数）。在 n s ​ 步后计算 n p ​ 个粒子的平均位置。 在数学上可以证明，在n p ​ →∞时，平均位置逼近rn s ​ −(1−r)n s ​ （n s ​ 是步数）。 请你编写函数 random_walk1D_drift(np, ns, r)，返回 np 个粒子随机游走 ns 步（每步右移概率为 r）后平均位置的估算值。

# 完善以下代码
import random

def random_walk1D_drift(np, ns, r):
total_pos = 0 # 总位置
for i in range(np):
pos = 0 # 单个粒子位置
for j in range(ns):
if random.random() < r:
pos += 1
else:
pos -= 1
total_pos += pos
return total_pos / np

# 测试代码
print(random_walk1D_drift(10000, 100, 0.5))