Python模拟随机漫步

本文用Python模拟随机漫步行为。

1 使用内建的的random模块

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

random模块每次只能生成一个样本值，效率很低。如果要生成大量样本值，可用numpy.random模块。

可用下面的代码测试两者生成1,000,0001,000,000个样本值的速度：

import numpy as np
from random import normalvariateN = 1000000%timeit samples = [normalvariate(0, 1) for _ in range(N)]
%timeit np.random.normal(size=N)

输出：

1.17 s ± 14.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
34.1 ms ± 504 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

2 使用numpy.random

import numpy as npnp.random.seed(12345)nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps)
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walk = steps.cumsum()

注意，random.randint(a,b)函数生成的是[

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Python模拟随机漫步

1 使用内建的的random模块

2 使用numpy.random

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