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import random random.seed(10) def random_walk1D_drift(np, ns, r): #---------begin----------- #---------end----------- np = 1000 # 粒子数量 for r in [0.3, 0.7]: # 右移概率 for ns in [100, 200]: # 步数 m=random_walk1D_drift(np, ns, r) # 打印结果 print('粒子理论位置: %.5f' %(r*ns-(1-r)*ns)) print('粒子实际平均位置: %.5f' %(m))

import random

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

np = 1000 # 粒子数量
for r in [0.3, 0.7]: # 右移概率
for ns in [100, 200]: # 步数
m=random_walk1D_drift(np, ns, r)
# 打印结果
print('粒子理论位置: %.5f' %(r*ns-(1-r)*ns))
print('粒子实际平均位置: %.5f' %(m))