根据提示，在右侧编辑器补充代码，完善有墙的二维随机游走，使得“游走者”不能走出矩形区域 A=[xL,xH][yL,yH]。设考虑 np 个粒子初始位置在原点，在有墙的二维随机游走 ns 步，我们设置 xL=yL=− ns ​ ,xH=yH= ns ​ （墙边界可以是浮点值）。 请你编写函数 random_walk2D_barrier(np, ns)，返回 np 个粒子随机游走 ns 步后平均位置的估算值。 提示：首先执行一个方向上的移动。然后测试新位置是否在 A 外。如果在 A 外，则把其这个方向上的位置设置为矩形区域边界值。 要求：产生随机数时使用 numpy 中的函数 randint(1,5)，且每次调用仅产生一个随机数，随机值与方向的对应关系如下：NORTH = 1; SOUTH = 2; WEST = 3; EAST = 4。

import numpy as np

# 定义方向常量
NORTH = 1
SOUTH = 2
WEST = 3
EAST = 4

def random_walk2D_barrier(np, ns):
    # 定义矩形区域
    xL = yL = -ns
    xH = yH = ns

    # 初始化粒子位置
    positions = np.zeros((np, 2))

    # 开始随机游走
    for i in range(ns):
        # 随机产生方向
        direction = np.random.randint(1, 5, size=np)

        # 在x轴上移动
        positions[:, 0] += np.where(direction == WEST, -1, 0)
        positions[:, 0] += np.where(direction == EAST, 1, 0)

        # 判断是否越界，如果越界则设置为边界值
        positions[:, 0] = np.where(positions[:, 0] < xL, xL, positions[:, 0])
        positions[:, 0] = np.where(positions[:, 0] > xH, xH, positions[:, 0])

        # 在y轴上移动
        positions[:, 1] += np.where(direction == NORTH, 1, 0)
        positions[:, 1] += np.where(direction == SOUTH, -1, 0)

        # 判断是否越界，如果越界则设置为边界值
        positions[:, 1] = np.where(positions[:, 1] < yL, yL, positions[:, 1])
        positions[:, 1] = np.where(positions[:, 1] > yH, yH, positions[:, 1])

    # 返回平均位置
    return np.mean(positions, axis=0)