1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Monte Carlo simulace v Pythonu
Connected

cvičení

Simulace párových kostek

Podobně jako v příkladu z lekce budeš házet dvěma kostkami ze dvou sáčků, přičemž každý sáček obsahuje tři zkreslené kostky.

bag1 = [[1, 2, 3, 6, 6, 6], [1, 2, 3, 4, 4, 6], [1, 2, 3, 3, 3, 5]]
bag2 = [[2, 2, 3, 4, 5, 6], [3, 3, 3, 4, 4, 5], [1, 1, 2, 4, 5, 5]]

Rozdíl spočívá v tom, že kostky v obou sáčcích jsou spárovány: pokud vybereme druhou kostku z bag1, vybereme zároveň i druhou kostku z bag2. V každém pokusu:

  • Náhodně vybereme jeden pár kostek z obou sáčků a hodíme jimi
  • Úspěch nastane, pokud součet bodů na dice1 a dice2 dává osm; jinak jde o neúspěch

Tvým úkolem je dokončit cyklus for ve funkci roll_paired_biased_dice() a pomocí této funkce vypočítat pravděpodobnosti úspěchu pro každou jedinečnou kombinaci bodů na dice1 a dice2.

Následující knihovny jsou už naimportované: random, numpy jako np, pandas jako pd, seaborn jako sns a matplotlib.pyplot jako plt.

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Pomocí random.randint() získej indexy kostek (každý jako číslo od 0 do 5).
  • Pomocí bag_index a správného dice_index vyber pár kostek z bag1 a bag2.