오픈소스sw개론 Part2, chap 6. NumPy Example, Random Walks

1. 순수 파이썬만을 이용한 구현

 

2. NumPy를 이용한 구현

NumPy를 이용한 구현

 

관련 통계 도출

 

여러 무작위 걸음을 한 번에 시뮬레이션

 

n번째 계단에 언제 도달?

• line 14 부연설명
  • np.abs(walks[hits30]) >= 30
    • walks[hits30] : walks 배열에서 hits30이 True값을 가지는 row를 선택한다. 즉, walks 중에서 |30|을 찍는 이벤트가 발생한 모든 row를 추출한다.
    • np.abs(walks[hits30]) : 위에서 선택된 행들에 대해 절대값을 취한다.
    • np.abs(walks[hits30]) >= 30 : 위에서 취한 절대값이 30 이상인지 여부를 판단해 이에 따른 boolean 배열을 반환한다.
  • .argmax(1)
    • .argmax(1) : 위에서 생성된 boolean 배열의 각 row에서 True가 처음으로 나타나는 위치의 인덱스를 찾는다.
  • crossing_times.mean()
    • crossing_times : walks 배열에서 |30|이상에 도달하는 row만 추출한 후, 각 row가 처음 |30|을 찍는 걸음 수들의 배열.
    • crossing_times.mean() : walks 배열에서 |30|이상에 도달하는 데에 필요한 평균 걸음 수