• 周二. 5 月 28th, 2024

利用python的numpy库模拟掷骰子游戏,并通过统计学原理分析掷出特定点数的概率

利用numpy库模拟掷骰子游戏,并通过统计学原理分析掷出特定点数的概率。

这个脚本首先定义了一个函数roll_dice,用于模拟掷骰子游戏。通过设置骰子面数和投掷次数,我们可以得到大量数据来分析各种点数出现的频率和概率。最后,我们检查了模拟结果与理想中的均匀分布(每个点数出现的概率都是1/6)之间的差异,以及这种差异的波动情况,这是对概率论和统计学基本概念的一次趣味实践应用。

import numpy as np

# 定义一个函数来模拟掷骰子的过程
def roll_dice(n_sides=6, rolls=100000):
    # 使用numpy生成随机整数数组,模拟多次掷骰子的结果
    dice_rolls = np.random.randint(1, n_sides + 1, size=rolls)
    
    # 计算每个点数出现的次数
    frequencies = np.bincount(dice_rolls)

    # 计算每个点数出现的概率(近似值)
    probabilities = frequencies / rolls

    return probabilities, frequencies

# 执行模拟并打印结果
probabilities, frequencies = roll_dice()
print("各点数出现的频率:", frequencies)
print("各点数出现的概率(近似):", probabilities)

# 检查是否符合概率论中均匀分布的预期
expected_prob = 1 / 6  # 骰子是公平的情况下,每个点数的概率应该是1/6
for p in probabilities:
    print(f"点数出现的实际概率与理论概率偏差:{abs(p - expected_prob)}")

# 计算实际概率与理论概率之差的绝对值的标准差,以评估其接近均匀分布的程度
std_deviation = np.std(np.abs(probabilities - expected_prob))
print(f"实际概率与理论概率之差的绝对值的标准差:{std_deviation}")

 

anilineup

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