슈팅프라이스 확률 분포는 가격과 사람 밀도에만 관련

가격 구간, 사람 수가 얼마나 되던 간에 밀도에만 관련이 있다는 것을 확인해 봤다.

500 slots, 10,000 people까지

50 slots, 1,000 people까지

2번 계산한 다음에

2번째 계산 결과를 x, y 10배로 늘려 봤더니, 그래프가 거의 일치한다.

import matplotlib.pyplot as plot

import os

n_0_hist_500_10000 = []

n_1_hist_500_10000 = []

n_0_hist_50_1000 = []

n_1_hist_50_1000 = []

execfile("blur_hist_500_10000.py")

execfile("blur_hist_50_1000.py")

n_0_hist_50_1000_x10 = []

n_1_hist_50_1000_x10 = []

people_x_range = range(0, len(n_0_hist_500_10000))

for i in people_x_range:

n_0_hist_50_1000_x10.append( n_0_hist_50_1000[i/10] * 10)

for i in people_x_range:

n_1_hist_50_1000_x10.append( n_1_hist_50_1000[i/10] * 10)

plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_500_10000, c='red', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_500_10000, c='blue', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_0_hist_50_1000_x10, c='green', lw=0, alpha=0.5)

plot.scatter(people_x_range, n_1_hist_50_1000_x10, c='yellow', lw=0, alpha=0.5)

plot.show()