├── .gitattributes
├── readme.md
└── 大作业代码与运行结果展示.ipynb


/.gitattributes:
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1 | # Auto detect text files and perform LF normalization
2 | * text=auto
3 | 


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/readme.md:
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 1 | # SJTU STAT6005（研）/MATH4704 课程大作业代码实现
 2 | 
 3 | ## 说明
 4 | 
 5 | 本项目适用于熊老师及其布朗运动课程大作业，附代码说明与结果分析
 6 | 
 7 | ## 程序依赖
 8 | 
 9 | 项目基于`python`实现，可以使用任意支持`Jupyter Notebook`的`Python 3.x`版本运行
10 | 
11 | | 库           | 版本（非必须） |
12 | | ------------ | -------------- |
13 | | `numpy`      | 1.24.1         |
14 | | `matplotlib` | 3.7.1          |
15 | 
16 | ## 运行说明
17 | 
18 | 以下说明适用于不熟悉Python环境的用户，建议最好在Conda环境下运行或测试。
19 | 
20 | 1. 获取Python
21 | 
22 | 通过访问以下网址下载适用于当前平台的Python安装包（不推荐3.11以上版本）
23 | 
24 | ```
25 | https://www.python.org/downloads/
26 | ```
27 | 
28 | 如果你安装了Conda，也可以
29 | 
30 | ```bash
31 | conda create -n ENV_NAME python==3.8 numpy matplotlib
32 | ```
33 | 
34 | 2. 安装运行依赖
35 | 
36 | 如果使用Conda建立环境可以跳过这一步骤
37 | 
38 | 在命令行中运行
39 | 
40 | ```bash
41 | python3 -m pip install jupyter notebook numpy matplotlib
42 | ```
43 | 
44 | 3. 运行
45 | 
46 | 在当前程序目录下打开（对应Conda环境的）命令行并输入
47 | 
48 | ```bash
49 | jupyter notebook
50 | ```
51 | 
52 | 在打开的网页中打开本文件并按照提示运行。生成的图像会保存在当前目录下的`/plot`目录下


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