文章目錄

• 題目描述
• 代碼實(shí)現(xiàn)
• 關(guān)于本題涉及到的幾個(gè)函數(shù)
• • randint()
  • where()
  • cumsum()
• 題目拓展
• • 題目描述
  • 代碼實(shí)現(xiàn)
• 題目拓展
• • 題目描述
  • 代碼實(shí)現(xiàn)
  • argmax()

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題目描述

從前有一個(gè)酒鬼，喝醉了行走在一條直線上，每走一步方向是不確定的（向前或者向后），當(dāng)他走了2000步后，試求終點(diǎn)距離原點(diǎn)的距離。

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代碼實(shí)現(xiàn)

# 酒鬼走了2000步，終點(diǎn)和原點(diǎn)的距離 step = 2000 draw = np.random.randint(0, 2, size=step) # 隨機(jī)生成2000步 direction_step = np.where(draw > 0, 1, -1) # 向前走一步記作1，向后走一步記作-1 distance = direction_step.cumsum() # 使用cumsum()函數(shù)計(jì)算步數(shù)的累計(jì)和，也就是距原點(diǎn)的距離 result = distance[step - 1] # 用result保存終點(diǎn)距離原點(diǎn)的結(jié)果 if result > 0:print("最終較之原點(diǎn)向前走了:", result, "步") else:print("最終較之原點(diǎn)向后走了:", abs(result), "步")

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關(guān)于本題涉及到的幾個(gè)函數(shù)

randint()

格式：randint(low, high=None, size=None, dtype=None)

作用：從指定的dtype以“離散均勻”分布的方式在“前閉后開”的區(qū)間[ low，high )中返回隨機(jī)整數(shù)。如果 high為None（默認(rèn)值），則結(jié)果來自[0，low）。

例子：

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where()

格式：where(condition, x=None, y=None)

也可寫成：where(condition, [x, y])

作用：Return elements chosen from x or y depending on condition.

簡(jiǎn)單來講，condition作為判斷條件，為True則產(chǎn)生x，否則產(chǎn)生y

例子：

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cumsum()

cumsum是數(shù)組統(tǒng)計(jì)運(yùn)算中的方法，作用為：計(jì)算所有元素的累計(jì)和

格式：cumsum(self, axis=None, dtype=None, out=None)

作用：Return the cumulative sum of the elements along the given axis.

人話就是：根據(jù)所給軸——axis的值，進(jìn)行累計(jì)和計(jì)算

結(jié)合例子來看：

根據(jù)上圖我們可以知道，axis=None時(shí)，將數(shù)組平鋪展開，當(dāng)成一維數(shù)組，然后從第二個(gè)元素開始，執(zhí)行a[i]=a[i]+a[i-1]+…+a[0]（i>=1）的操作，axis=0時(shí)，沿著行的方向垂直向下豎著加，axis=1時(shí)，沿著列的方向水平延申橫著加。

在cumsum的各個(gè)參數(shù)中，axis決定了累加的方式，而dtype決定了結(jié)果的數(shù)據(jù)類型，而out則是放置結(jié)果的備用輸出數(shù)組，它的形狀和緩沖區(qū)長(zhǎng)度必須與預(yù)期的輸出相同，如有必要，將強(qiáng)制轉(zhuǎn)換類型，當(dāng)out=None時(shí)，結(jié)果放置在當(dāng)前數(shù)組中，覆蓋之前數(shù)組中的值。

PS:關(guān)于axis的詳細(xì)解析，請(qǐng)移步搞清axis的含義，這一篇就夠了！

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題目拓展

題目描述

在上一題的基礎(chǔ)上，我們要計(jì)算這個(gè)過程中，酒鬼距原點(diǎn)最遠(yuǎn)的距離是多少？

代碼實(shí)現(xiàn)

沒什么難點(diǎn)，主要就是要記得兼顧向前走和向后走兩種情況，避免忽略邊緣值 distancemax = distance.max() # 向前走最遠(yuǎn)的距離 distancemin = distance.min() # 向后走最遠(yuǎn)的距離 if abs(distancemin) < distancemax: # 由于向后走的距離是負(fù)數(shù)，所以要取其絕對(duì)值與向前走的距離相比較print("整個(gè)過程中距離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的距離是向前走了:", distancemax, "步") else:print("整個(gè)過程中距離原點(diǎn)最遠(yuǎn)的距離是向后走了:", abs(distancemin), "步")

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題目拓展

題目描述

基于原始題目，嘗試計(jì)算當(dāng)?shù)谝淮尉嘣c(diǎn)的距離大于等于20米時(shí)，他總共走了多少步，設(shè)每步步長(zhǎng)1.5米

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代碼實(shí)現(xiàn)

仍然是需要注意向后走、向前走兩種情況 steps = 20 / 1.5 # 將距離20米轉(zhuǎn)換為步數(shù)，存儲(chǔ)到steps中 walk = (np.abs(distance) >= steps).argmax() # (np.abs(distance) >= steps)返回的是一個(gè)布爾數(shù)組 # 故需要用argmax從滿足條件的布爾數(shù)組中返回最大值的索引 print("當(dāng)酒鬼走了", walk, "步時(shí)，此時(shí)距離原點(diǎn)的長(zhǎng)度是大于或者等于20米的")

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argmax()

格式：argmax(a, axis=None, out=None)

作用：Returns the indices of the maximum values along an axis.

說人話就是：返回沿軸的最大值的索引。

用例子看可能更便于理解：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy实现酒鬼漫步问题【以及randint()、where()、cumsum()、argmax()的用法详解】的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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