如何用python模拟对称随机游走

注意：尽管看起来描述很复杂，但实际上也许大概10行以内的程序你就可以实现上述过程的模拟。回答该问题也可以使用列表而不是用Numpy的数组。

# 你可以在这里写下你的模拟程序
def sysmetric_random_walk():
    """"""
    
    return

https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/118053291
参考下

以下是一个使用Python列表实现对称随机游走的示例代码：

import random
import math

# 定义时间段和步长
T = 1.0
n = 100
dt = T / n

# 初始化粒子位置列表
y = [0]

# 模拟对称随机游走
for i in range(n):
    # 以等概率随机选择运动方向
    if random.choice([True, False]):
        y.append(y[-1] + math.sqrt(dt))
    else:
        y.append(y[-1] - math.sqrt(dt))

# 输出粒子位置列表
print(y)

随机游走的图是用‘matplotlib’生成的。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7516956
• 这篇博客你也可以参考下：【python】numpy实现：预先指定一个复数矩阵，然后将两个实数矩阵所合成的复数矩阵结果放在其中
• 您还可以看一下 关东升老师的Python数据分析与科学计算基础篇：NumPy图解，使抽象的数据具象为可触摸的图形课程中的 类型代码和字节序小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  我可以解决该问题。

  对称随机游走可以通过在每一步中随机选择方向和步长来实现。方向可以在正负两个方向之间随机选择，步长可以在一些预设的值中随机选择，保证每个方向的步长概率相等。具体实现代码如下：

  import random
  
  # 设定预设步长列表
  step_sizes = [1, 2, 3]
  
  def symmetric_random_walk(num_steps):
      # 初始化起点和总步数
      position = 0
      steps_left = num_steps
  
      # 循环走步，每次更新位置和步数
      while steps_left > 0:
          # 在预设的步长列表中随机选择
          step_size = random.choice(step_sizes)
          # 在正负两个方向中随机选择
          direction = random.choice([-1, 1])
  
          position += direction * step_size
          steps_left -= 1
  
      return position
  

  这个代码中，num_steps 是总步数， step_sizes 是预设的步长列表，position 记录当前的位置，steps_left 记录还需要走的步数。每次循环从 step_sizes 中随机选择一个步长 step_size 和一个方向 direction，更新当前位置 position，并将还需要走的步数 steps_left 减一。最后返回走完所有步数后的位置。

  代码的核心逻辑是通过从列表中随机选择元素来实现对称随机性。