10、随机游走模拟与Pandas数据结构入门

随机游走模拟与Pandas数据结构入门

1. 随机游走模拟

随机游走是数组操作的一个典型应用。下面我们先考虑一个简单的随机游走问题：从0开始，以相等的概率向前（+1）或向后（-1）移动。

1.1 纯Python实现单随机游走

可以使用Python内置的 random 模块来实现一个包含1000步的随机游走：

import random
position = 0
walk = [position]
steps = 1000
for i in range(steps):
    step = 1 if random.randint(0, 1) else -1
    position += step
    walk.append(position)

1.2 使用NumPy实现单随机游走

也可以使用 np.random 模块一次性生成1000次抛硬币的结果，将其设置为1和 -1，然后计算累积和：

import numpy as np
nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps)
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walk = steps.cumsum()

通过上述代码，我们可以提取随机游走轨迹中的统计信息，如最小值和最大值：

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