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python知识分解析掷骰子游戏

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:42人阅读

本篇文章给大家分享的内容是关于python知识分解析掷骰子游戏 ,有着一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下。最近学习了点统计学及python知识,试着分析下掷骰子游戏。骰子按标准6面,分析一次投1颗、2颗、3颗、4颗,投掷10、100、1000、10000次时的结果。

使用工具
Jupyter Notebook 分析利器
matplotlib、pygal 可视化包

1、猜次数

  1. 1-6中每个数字出现的次数
  1. # 导入包
  2. import pygal
  3. import numpy as np
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  5. plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
  6. plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
  7. from random import randint
  1. # 利用随机数据模拟掷骰子
  2. # 每次显示1-6中的一个数
  3. num_sides = 6 # 骰子的6个面
  4. def getData(N, times):
  5. """
  6. 定义函数,获取投掷数据
  7. N: 表示一次用几个骰子投
  8. times:表示总共投几次
  9. """
  10. results = []
  11. for n in range(1,N+1):
  12. for roll_num in range(times):
  13. result = randint(1,num_sides)
  14. results.append(result)
  15. return results
  1. # 打印投掷结果
  2. print(getData(1,10)) # 1个骰子掷10次
  3. print(getData(2,5)) # 2个骰子掷5次
  1. [2, 2, 2, 2, 1, 6, 4, 4, 5, 5]
  2. [4, 3, 5, 6, 2, 2, 3, 6, 4, 4]
  1. # 分析结果# 统计每个数字出现的次数并显示图片
  2. # N: 表示一次用几个骰子投
  3. # data 表示投掷数据def showResult(N, times):
  4. frequencies = [] for value in range(1, num_sides+1):
  5. frequency = getData(N, times).count(value)
  6. frequencies.append(frequency) # 数据可视化
  7. # 本次利用 pygal 生成SVG格式矢量图
  8. hist = pygal.Bar()
  9. hist.title = str(N)+"个骰子掷"+ str(times) +"次的结果"
  10. hist.x_labels = ['1','2','3','4','5','6']
  11. hist.x_title = "点数"
  12. hist.y_title = "出现次数"
  13. hist.add(str(N)+'骰子', frequencies)
  14. hist.render_to_file('1-'+str(N)+str(times)+'.svg') # 储存为矢量图
  1. # 一个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult(1,10)
  2. showResult(1,100)
  3. showResult(1,1000)
  4. showResult(1,10000)

这里写图片描述

  1. # 2个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult(2,10)
  2. showResult(2,100)
  3. showResult(2,1000)
  4. showResult(2,10000)

这里写图片描述

3个骰子、4个骰子就不再截图了。

我们发现在投掷的次数越多,每个数出现的概率越接近,最后趋向于相同。

2、猜大小

  1. 每次投掷点数和
  1. # 每次投掷点数和def getData2(N, times):
  2. """
  3. 定义函数,获取投掷数据
  4. N: 表示一次用几个骰子投
  5. times:表示总共投几次
  6. """
  7. results = [] for roll_num in range(times):
  8. result = 0
  9. for n in range(1,N+1):
  10. result += randint(1,num_sides)
  11. results.append(result)
  12. return results
  1. # 打印投掷结果print(getData2(1,10)) # 1个骰子掷10次print(getData2(2,5)) # 2个骰子掷5次
  1. [4, 3, 6, 2, 5, 4, 5, 3, 6, 2]
  2. [6, 10, 5, 8, 7]
  1. # 分析结果# 统计数字和出现的次数并显示图片
  2. # N: 表示一次用几个骰子投
  3. # data 表示投掷数据def showResult2(N, times):
  4. frequencies = [] for value in range(N, N*num_sides+1):
  5. frequency = getData2(N, times).count(value)
  6. frequencies.append(frequency) # 数据可视化
  7. # 本次利用 matplotlib 生成图片
  8. x_num = N*num_sides+1-N
  9. idx = np.arange(x_num)
  10. width = 0.5
  11. sn = str(N)
  12. sm = str(times)
  13. x_labels = [str(n) for n in range(N, N*num_sides+1)] # X轴刻度
  14. plt.bar(idx, frequencies, width, color='red', label=sn+'个骰子')
  15. plt.xlabel('点数和')
  16. plt.ylabel('出现次数')
  17. plt.title(sn+'个骰子投掷'+ sm +'次的结果')
  18. plt.xticks(idx, x_labels)
  19. plt.legend() # 显示图例
  20. plt.show()

1颗骰子猜大小没多大意义,我们直接来分析两骰子的情况。

  1. # 2个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(2,10)
  2. showResult2(2,100)
  3. showResult2(2,1000)
  4. showResult2(2,10000)

这里写图片描述

  1. # 3个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(3,10)
  2. showResult2(3,100)
  3. showResult2(3,1000)
  4. showResult2(3,10000)

这里写图片描述

  1. # 4个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(4,10)
  2. showResult2(4,100)
  3. showResult2(4,1000)
  4. showResult2(4,10000)

这里写图片描述

从上面几图中我们可以看到,当投掷次数足够多时,出现大/小点数出现的概率基本相同,点数大小呈现正态分布的特点。

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