steps = np.linspace(0, 100, 101)
x2_ave = np.zeros(101)
x_y0 = np.zeros(101)
x_now = np.zeros(500)
x2_now = np.zeros(500)
for i in range(100):
for j in range(500):
ruler = np.random.rand()
if ruler<=0.5:
x_now[j] = x_now[j] + 1
else:
x_now[j] = x_now[j] - 1
x2_now[j] = x_now[j]**2
average2 = sum(x2_now)/500
x2_ave[i+1] = average2
para = np.polyfit(steps, x2_ave,1)
poly = np.poly1d(para)
y_fit = poly(steps)
plt.scatter(steps, x2_ave,s=2)
plt.plot(steps, y_fit, 'r', label = 'fit line')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xlim(0,100)
plt.ylim(0,100)
plt.grid(True)
plt.xlabel('step number(= time)')
plt.ylabel('<x^2>')
plt.title('<x^2> of 500 walkers')
plt.show()
代碼3
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平臺聲明：文章內容（如有圖片或視頻亦包括在內）由作者上傳并發(fā)布，文章內容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務。
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