├── .gitattributes ├── readme.md └── 大作业代码与运行结果展示.ipynb /.gitattributes: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Auto detect text files and perform LF normalization 2 | * text=auto 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /readme.md: -------------------------------------------------------------------------------- 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 --------------------------------------------------------------------------------