walk = np.cumsum(np.random.normal(0, step_size, n))这是什么意思
时间: 2023-10-31 13:35:22 浏览: 28
这段代码是用Python语言在使用numpy库中的cumsum函数来实现随机游走过程中的步长计算。其中,np.random.normal(0, step_size, n)是生成n个符合正态分布的随机数,作为步长的大小;np.cumsum则是对所有步长进行累加求和,得到了每个时刻的位置,即完成了随机游走的过程。
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cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))
这行代码的作用是计算一个数组中大于0的元素数量的累积和。具体解释如下:
- np.greater(counts, 0, dtype=np.int32):比较数组counts中的每个元素是否大于0,返回一个由True和False组成的布尔型数组。
- np.cumsum():对数组中的元素进行累积求和,返回一个与原数组大小相同的数组。
- np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)):这里将上面两个步骤结合起来,计算了counts数组中大于0的元素数量的累积和,得到了一个新的数组cum_counts。
例如,如果counts=[1, 2, 0, 3, 0, 0, 4],则np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)=[1, 1, 0, 1, 0, 0, 1],np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32))=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4],因此cum_counts=[1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]。
y = np.random.randn(20).cumsum()
y = np.random.randn(20).cumsum()是一个使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的机数数组,然后使用cumsum()函数对数组进行累加的操作。np.random.randn()函数用于生成一个服从标准正态分布的随机浮点数或N维浮点数组。具体步骤如下:
1. 使用np.random.randn()函数生成一个长度为20的随机数数组。
2. 对生成的随机数数组使用cumsum()函数进行累加操作,得到累加后的数组。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
y = np.random.randn(20).cumsum()
print(y)
```
输出结果为一个包含20个元素的数组,表示累加后的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python先生,你好!(6)——np.random函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_42499236/article/details/84257768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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