模拟醉汉随机漫步
假设醉汉每一步的距离是1或2，方向也完全随机，360度不确定，然后模拟醉汉的行走路径.
我们用坐标表示醉汉的位置,每次产生两个随机数，一个是步长，就是醉汉一步走多远，我们假设1或2，r = np.random.randint(1,3,N),一个是方向，是一个度数，0-360,theta = np.radians(np.random.randint(0,361,N)),注意转化为弧度，每走一步，坐标值就是之前坐标值之和，用cumsum函数可以很方便地实现，x = np.cumsum(r*np.cos(theta)),y = np.cumsum(r*np.sin(theta))。然后ok了，plot一下看看醉汉的步伐有多醉人。
N = 500 # steps
r = np.random.randint(1,3,N) # move 1 or 2 units of distance each step
theta = np.radians(np.random.randint(0,361,N))
# np.cumsum Return the cumulative sum of the elements along a given axis.
x = np.cumsum(r*np.cos(theta))
y = np.cumsum(r*np.sin(theta))
plt.plot(x,y);
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