随机游走练习：笨拙机制实现疑问及代码解析

这段代码模拟了20次、每次100步的楼层移动随机游走游戏，核心疑问集中在0.5%概率跌倒重置步数为0的笨拙机制实现上，以下是具体逻辑拆解：

核心代码段 #

# Implement clumsiness
if np.random.rand() <= 0.005 :
    step = 0

逐行解析 #

• np.random.rand()：生成一个0到1之间的均匀分布随机浮点数（包含0，不包含1）。均匀分布意味着0到1之间的每个数值出现概率完全相等，是实现概率判断的常用简洁方式。
• <= 0.005：0.005对应0.5%的概率——0到0.005这个区间占了整个0-1区间的0.5%，因此每次执行这个判断时，有且仅有0.5%的概率触发条件。
• step = 0：一旦触发条件，不管当前通过掷骰子计算出的楼层步数是多少（上升、下降还是掷出6后的额外上升结果），直接将步数重置为0，完全贴合“跌倒后回到0级”的需求。

执行时机说明 #

这段判断在每次掷骰子计算完当前步的楼层变化之后执行：每走完一步（无论升降），都会独立做一次跌倒概率判断，保证每一步都有0.5%的跌倒重置机会，完全符合题目设定的规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Diogo Lamounier