この記事で共有された内容は、Python の知識分析とサイコロ投げゲームに関するもので、必要な友人は参考にすることができます。最近統計とPythonの知識を勉強してサイコロゲームの分析をしてみました。サイコロは標準の6面を基本とし、1、2、3、4個ずつサイコロを投げ、10回、100回、1,000回、10,000回投げた結果を分析します。
ツールを使用する
Jupyter Notebook 分析ツール
Matplotlib、pygal 視覚化パッケージ
1. 推測の数
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 randintrreee
# 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 resultsrree
# 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]
3 つのサイコロと 4 つのサイコロのスクリーンショットはもうありません。
投げる回数が増えるほど、各数字が現れる確率は近づき、最終的には同じになる傾向があることがわかりました。
2. 大きさを推測する
1 つのサイコロの大きさを推測するのはあまり意味がありません。 2 つのサイコロの状況を直接分析してみましょう。# 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)
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以上がPython知識分析サイコロゲームの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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