파이썬 지식 분석 주사위 게임

이 기사에서 공유한 내용은 Python 지식 분석 및 주사위 던지기 게임에 관한 것입니다. 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다. 최근에는 통계와 파이썬 지식을 좀 배웠고, 주사위 게임을 분석해 보았습니다. 주사위는 6면을 표준으로 하며, 한번에 1, 2, 3, 4개의 주사위를 던지고, 10, 100, 1,000, 10,000번 던진 결과를 분석합니다.

도구 사용하기
Jupyter 노트북 분석 도구
Matplotlib, pygal 시각화 패키지

1. 추측 횟수

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)

주사위 3개와 주사위 4개에 대한 스크린샷이 더 이상 없습니다.

우리는 더 많이 던질수록 각 숫자의 확률이 더 가까워지고 결국에는 같은 경향이 있다는 것을 발견했습니다.

2. 크기 추측하기

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()

두 개의 주사위의 크기를 직접적으로 추측하는 것은 의미가 없습니다.

#  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)

위의 사진을 보면 던진 횟수가 충분할 때 큰/작은 포인트가 나타날 확률은 기본적으로 동일하며, 포인트의 크기를 보면 알 수 있습니다. 정규분포의 특징.

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