python3 random.randomrange_Python 3实现随机漫步(Random Walk)

时间: 2023-06-17 16:06:45 浏览: 69
随机漫步(Random Walk)是一种数学模型,它描述了在随机变动的环境中,物体的运动轨迹。在Python 3中,可以通过使用random模块实现随机漫步。 下面是一个简单的随机漫步示例代码: ``` import random position = 0 walk = [position] for i in range(100): step = 1 if random.randint(0, 1) else -1 position += step walk.append(position) ``` 在这个示例代码中,我们使用了`random.randint(0, 1)`函数来随机生成0或1,用来表示每一步向左(-1)或向右(1)。我们循环100次,每一次都生成一个随机步长,并更新当前位置,将其添加到漫步列表中。 接下来,你可以使用matplotlib库来将随机漫步可视化: ``` import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(walk) plt.show() ``` 这将绘制出随机漫步的轨迹图。
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python random walk 头尾

你可以使用Python中的随机模块(random module)来实现随机游走(random walk)。下面是一个简单的示例代码,展示了如何进行头尾的随机游走: ```python import random def random_walk(steps): position = 0 # 初始位置为0 for _ in range(steps): step = random.choice([-1, 1]) # 随机选择向左或向右走 position += step return position # 进行10步的随机游走 steps = 10 final_position = random_walk(steps) print(f"最终位置: {final_position}") ``` 在上述代码中,`random_walk`函数接受一个步数作为参数,并模拟了进行指定步数的随机游走。每步都随机选择向左或向右走,-1代表向左,1代表向右。最终位置即为步数结束时的位置。 你可以根据需要修改步数,或者进一步扩展代码以满足特定需求。希望对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。

class RandomWalk(): def __init__(self,point_num=5000): self.point_num = point_num self.xval = [0] self.yval = [0] def fill_walk(self): while len(self.xval)<self.point_num: x_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) xstep = x_direction * step_num y_direction = choice([1,-1]) step_num = choice([0,1,2,3,4]) ystep = y_direction * step_num if xstep == 0 and ystep==0: continue x_next = self.xval[-1] + xstep y_next = self.yval[-1] + ystep self.xval.append(x_next) self.yval.append(y_next) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num())) plt.scatter(rw.x_val,rw.y_val,c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolor = 'none',s=2) plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1],rw.y_val[-1],c='red',edgecolor='none',s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False) plt.show()修改代码

以下是修改后的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self, point_num=5000): self.point_num = point_num self.x_val = [0] self.y_val = [0] def fill_walk(self): while len(self.x_val) < self.point_num: x_direction = choice([1, -1]) x_step = choice([0, 1, 2, 3, 4]) x_val = x_direction * x_step y_direction = choice([1, -1]) y_step = choice([0, 1, 2, 3, 4]) y_val = y_direction * y_step if x_val == 0 and y_val == 0: continue next_x = self.x_val[-1] + x_val next_y = self.y_val[-1] + y_val self.x_val.append(next_x) self.y_val.append(next_y) rw = RandomWalk(50000) rw.fill_walk() point_numbers = list(range(rw.point_num)) plt.scatter(rw.x_val, rw.y_val, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=2) plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_val[-1], rw.y_val[-1], c='red', edgecolor='none', s=100) plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() ``` 主要的修改包括: 1. `xval` 和 `yval` 改为 `x_val` 和 `y_val`,以符合 Python 的命名规范。 2. `rw.point_num()` 改为 `rw.point_num`,因为 `point_num` 是一个属性而不是方法。 3. `plt.axes().get_xaxis().set_yisible(False)` 改为 `plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)`,因为原来的代码中打错了单词。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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