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python模拟函数 python编写函数模拟sum

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Python模拟随机游走图形效果示例Python模拟随机游走图形效果示例
本文实例讲述python模拟函数了Python模拟随机游走图形效果 。分享给大家供大家参考python模拟函数，具体如下python模拟函数：
在python中，可以利用数组操作来模拟随机游走 。
下面是一个单一python模拟函数的200步随机游走的例子，从0开始，步长为1和-1 ， 且以相等的概率出现 。纯Python方式实现 ， 使用了内建的 random 模块：
# 随机游走importmatplotlib.pyplot as pltimportrandomposition=0walk=[position]steps=200foriinrange(steps):step=1ifrandom.randint(0,1)else-1position+=stepwalk.append(position)fig=plt.figure()plt.title("")ax=fig.add_subplot(111)ax.plot(walk)plt.show()
第二种方式：简单的把随机步长累积起来并且可以可以使用一个数组表达式来计算 。因此，我用 np.random 模块去200次硬币翻转，设置它们为1和-1，并计算累计和：
# 随机游走importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npnsteps=200draws=np.random.randint(0,2, size=nsteps)steps=np.where(draws 0,1,-1)walk=steps.cumsum()fig=plt.figure()plt.title("")ax=fig.add_subplot(111)ax.plot(walk)plt.show()
一次模拟多个随机游走
# 随机游走importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npnwalks=5nsteps=200draws=np.random.randint(0,2, size=(nwalks, nsteps))# 0 or 1steps=np.where(draws 0,1,-1)walks=steps.cumsum(1)fig=plt.figure()plt.title("")ax=fig.add_subplot(111)foriinrange(nwalks):ax.plot(walks[i])plt.show()
当然，还可以大胆的试验其它的分布的步长 ， 而不是相等大小的硬币翻转 。python模拟函数你只需要使用一个不同的随机数生成函数，如 normal 来产生相同均值和标准偏差的正态分布：steps=np.random.normal(loc=0, scale=0.25, size=(nwalks, nsteps))
python stub是什么意思J2EE里面的stub是这样说的：为屏蔽客户调用远程主机上的对象，必须提供某种方式来模拟本地对象，这种本地对象称为存根(stub)，存根负责接收本地方法调用 ， 并将它们委派给各自的具体实现对象 。
stub替代子模块(某些特定功能模块)的模拟函数或模拟类 。
在分布式对象中代表着客户端对象，承担着通信的职责 。在VC++环境中做测试的模拟函数 ， 并可以用stub指令指定DOS程序 。
由于stub就是用来代替所测的子模块，故而它不能为空
####在分布式计算环境中:
存根代表参与分布式对象的通信的客户端侧对象 。
存根担任分布式对象通信的角色 。
存根作为一个网关，客户端对象和服务器端对象，通过它进行路由所有传出请求 。存根包装客户端对象的功能 ， 并通过添加网络逻辑保证了可靠的客户端和服务器之间的通信通道 。可以写上去的存根，手动或自动生成 ， 这取决于所选择的通信协议 。
的存根是负责：
向服务器发起通信骨架
翻译从调用者调用对象
编组的参数
通知该呼叫应该被调用的骨架
在网络上传递参数的骨架
从骨架解组的响应
通知该呼叫是完整的骨架
##模拟函数的使用 (Stub Function):
通常，此种暂时用来代替某些功能的模拟函数称为 Stub，举例而言，假如我们有一个装置可以侦测温度，但是该装置的硬体尚未制作完成，此时，我们可以利用类似范例 1,9的函数 ， 暂时先传回一个温度值 ， 以让後续的程式可以顺利的进行测试 ， 此种函数就称为 Stub 。
范例 1.0 用来取得温度的 Stub 函数
void Thermometer() {
#ifdef _SIMULATOR _
return 28;
#else
#endif
}
利用 stub 函数 ， 可以让未完成的系统得以进行测试，其展现的行为类似於目标系统 。如此，程式开发人员可以在硬体未完成之前就进行程式撰写与测试工作，因此，能有效加快系统的开发时程，以使专案提早完成 。

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