programa Python para dados dobles (una sesgada uno normal) simulación

class dados (uno sesgada normal) de simulación en Python : Aquí, vamos a aprender cómo simular la ocurrencia de la suma de las caras de dos dados [ es decir dados (A) – 1, 2, 3, 4, 5, 6 + dados (B) – 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 6]?

Aquí, vamos a la simulación de la ocurrencia de la suma de las caras de dos dados [es decir, dados (A) – 1, 2, 3, 4, 5, 6 + dados (B) – 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 6]. A dados es normal (cada uno tiene la misma probabilidad de ocurrencia) y otro B dados está sesgada uno (cada cara no tiene la misma probabilidad de resultado). Por lo tanto, en este Double, tenemos que averiguar la suma máxima probable si los dados. Así que simplemente tener la ayuda de estimulación para hacerlo. Simplemente vamos a utilizar una biblioteca incorporado llamado como aleatorio de llamar a un valor aleatorio de conjunto dado y por lo tanto podemos estimular el valor ocurrencia mediante el almacenamiento de la aparición en el ls de longitud 12 que representan a cada cara de los dados como ls lista [4] representa la aparición de la cara 5.

    ls[0]   - dice(1)
ls[1] - dice(2)
ls[2] - dice(3)
ls[3] - dice(4)
ls[3] - dice(5)
ls[5] - dice(6)
ls[6] - dice(7)
ls[7] - dice(8)
ls[8] - dice(9)
ls[9] - dice(10)
ls[10] - dice(11)
ls[11] - dice(12)

Luego, utilizando el pylab biblioteca, podemos trazar el valor de cada ocurrencia y puede estimular la misma.

La desviación que está claro que cada una de las caras tiene un igual casi igual probabilidad de ocurrencia.

Programa:

import random
import pylab as py
def roll():
return random.choice([1,2,3,4,5,6])
def biased():
return random.choice([1,2,3,4,4,4,5,5,5,6,6,6])
ls = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
chance = [104, 203, 302, 401, 505, 646, 756, 855, 985]
for n in chance:
for k in range(n):
scr = roll() + biased()
ls[scr-1] = ls[scr-1] + 4/4
py.figure()
py.plot([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12], ls)
for el in ls:
print(el)

salida

Python program for double dice (one biased one normal) simulation - 4


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