Python-Wissensanalyse-Würfelspiel

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

1－6中每个数字出现的次数

# 导入包
import pygal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from random import randint

# 利用随机数据模拟掷骰子
# 每次显示1－6中的一个数

num_sides = 6  # 骰子的6个面
def getData(N, times):
    """
    定义函数，获取投掷数据
    N: 表示一次用几个骰子投
    times：表示总共投几次
    """  
    results = []    
    for n in range(1,N+1):    
        for roll_num in range(times):
            result = randint(1,num_sides)
            results.append(result)    
        return results

# 打印投掷结果
print(getData(1,10)) # 1个骰子掷10次
print(getData(2,5))  # 2个骰子掷5次

[2, 2, 2, 2, 1, 6, 4, 4, 5, 5]
[4, 3, 5, 6, 2, 2, 3, 6, 4, 4]

# 分析结果# 统计每个数字出现的次数并显示图片
    # N: 表示一次用几个骰子投
    # data 表示投掷数据def showResult(N, times):
    frequencies = []    for value in range(1, num_sides+1):
        frequency = getData(N, times).count(value)
        frequencies.append(frequency)    # 数据可视化
    # 本次利用 pygal 生成SVG格式矢量图
    hist = pygal.Bar()
    hist.title = str(N)+"个骰子掷"+ str(times) +"次的结果"
    hist.x_labels = ['1','2','3','4','5','6']
    hist.x_title = "点数"
    hist.y_title = "出现次数"

    hist.add(str(N)+'骰子', frequencies)
    hist.render_to_file('1-'+str(N)+str(times)+'.svg') # 储存为矢量图

# 一个骰子掷10，100, 1000, 10000次结果分析showResult(1,10)
showResult(1,100)
showResult(1,1000)
showResult(1,10000)

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

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

每次投掷点数和

# 每次投掷点数和def getData2(N, times):
    """
    定义函数，获取投掷数据
    N: 表示一次用几个骰子投
    times：表示总共投几次
    """  
    results = []    for roll_num in range(times):
        result = 0
        for n in range(1,N+1):
            result += randint(1,num_sides)
        results.append(result)    
    return results

# 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

[4, 3, 6, 2, 5, 4, 5, 3, 6, 2]
[6, 10, 5, 8, 7]

# 分析结果# 统计数字和出现的次数并显示图片
    # N: 表示一次用几个骰子投
    # data 表示投掷数据def showResult2(N, times):
    frequencies = []    for value in range(N, N*num_sides+1):
        frequency = getData2(N, times).count(value)
        frequencies.append(frequency)    # 数据可视化
    # 本次利用 matplotlib 生成图片
    x_num = N*num_sides+1-N
    idx = np.arange(x_num)
    width = 0.5
    sn = str(N)
    sm = str(times)
    x_labels = [str(n) for n in range(N, N*num_sides+1)]  # X轴刻度

    plt.bar(idx, frequencies, width, color='red', label=sn+'个骰子')
    plt.xlabel('点数和')
    plt.ylabel('出现次数')
    plt.title(sn+'个骰子投掷'+ sm +'次的结果')
    plt.xticks(idx, x_labels)
    plt.legend()  # 显示图例
    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。

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

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

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

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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