擲骰子的概率

我使用隨機模塊生成了 1,000,000 個亂數抽獎

import random
liste = []
for i in range(0, 1000000):
liste.append(random.uniform(0,1))

現在我必須使用 bins 選項將直方圖中獲得的值存盤在 6 個 bin 中。并在串列項上使用 if/else 條件，撰寫一個演算法來模擬 1,000,000 次擲骰子的結果。然后我必須計算每個值的出現頻率并將其與預期概率 p = 1/6 進行比較。

請問有誰知道怎么做，我不知道...

提前致謝！

編輯：關于垃圾箱選項

他們談論這個：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Création de la figure et des axes
fig, axs = plt.subplots(1, 1, sharey=True, tight_layout=True)
# Ajout de l'histogramme
axs.hist(valeurs, bins=np.arange(0.5, 7.5, 1), ec="black")
axs.set_title("Résultats jet dé")
axs.set_xlabel("Valeur dé")

使用@Roland_Smith 的程式后，它給了我這個

 #import random
 #liste = []
 #for i in range(0, 1000000):
 #    liste.append(random.uniform(0,1))
 import random
 liste = random.choices((1,2,3,4,5,6), k=1000000)
 import collections
 c = collections.Counter(liste)
 print(c)

 p = [j/1e6 for j in c.values()]
 print(p)

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 # Création de la figure et des axes
 fig, axs = plt.subplots(1, 1, sharey=True, tight_layout=True)
 # Ajout de l'histogramme
 axs.hist(c, bins=np.arange(0.5, 7.5, 1), ec="black")
 axs.set_title("Résultats jet dé")
 axs.set_xlabel("Valeur dé")

但問題是我的直方圖看起來像這樣

這是正常的，因為每個數字都有相同的出現概率還是不正常？

為 tdy 編輯

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Création de la figure et des axes
fig, axs = plt.subplots(1, 1, sharey=True, tight_layout=True)
# Ajout de l'histogramme
axs.hist(c,ec="black")
axs.set_title("Résultats jet dé")
axs.set_xlabel("Valeur dé")

在@JohanC 的幫助后編輯

#import random
#liste = []
#for i in range(0, 1000000):
#    liste.append(random.uniform(0,1))
import random
liste = random.choices((1,2,3,4,5,6), k=1000000)
import collections
c = collections.Counter(liste)
print(c)

p = [j/1e6 for j in c.values()]
print(p)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.bar(c.keys(), c.values())

# Création de la figure et des axes
#fig, axs = plt.subplots(1, 1, sharey=True, tight_layout=True)
# Ajout de l'histogramme
#axs.hist(c,ec="black")
#axs.set_title("Résultats jet dé")
#axs.set_xlabel("Valeur dé")

i get a value of 160000 for each dice face, i.e. 6. but 6*160000 960000 i shouldn't get the number of rolls, i.e. 1000000?

uj5u.com熱心網友回復：

擲骰子產生一個整數值。

所以使用random.uniform（回傳 a float）不是正確的方法。

嘗試：

import random
liste = random.choices((1,2,3,4,5,6), k=1000000)

然后，我會collections.Counter用來計算值：

import collections
c = collections.Counter(liste)
print(c)

這會讓你得到類似的東西：

Counter({6: 167399, 5: 167083, 2: 166789, 3: 166548, 1: 166236, 4: 165945})

計算概率：

p = [j/1e6 for j in c.values()]

這產生：

[0.167083, 0.165945, 0.167399, 0.166789, 0.166548, 0.166236]

用于繪圖；

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(c.keys(),p)
plt.show()

它看起來像這樣：

所有條形圖看起來都差不多的原因是因為它們是.

p讓我們檢查一下1/6 與公平骰子的概率之間的差異：

[round(j-1/6, 6) for j in p]

這給出了：

[0.000416, -0.000722, 0.000732, 0.000122, -0.000119, -0.000431]

所以實際計算的概率非常接近公平骰子的概率。

標籤：python-3.x matplotlib

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