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Tom और Eva के बीच शर्त

अब Tom और Eva के बीच एक गेम खेलने का समय है!

याद कीजिए, Tom के पास एक सामान्य छह-पक्षों वाला पासा है और उसे फेंकने के नतीजे 1 से 6 के बीच डिस्क्रीट यूनिफॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन का पालन करते हैं। Eva के पास एक बायस्ड कॉइन है, जिसमें हेड आने की प्रायिकता p है। Eva को हेड आने तक जितने फ्लिप्स करने पड़ते हैं, वह संख्या ज्यामितीय (geometric) डिस्ट्रीब्यूशन का अनुसरण करती है।

गेम के नियम ये हैं:

  • Tom का स्कोर: फेंके गए पासे के अंक
  • Eva का स्कोर: हेड आने तक किए गए फ्लिप्स की संख्या
  • जिसका स्कोर अधिक होगा, वही जीतेगा

आपका काम है इस गेम का सिमुलेशन करना! p के संभावित मानों की सूची [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9] दी गई है, जो Eva के कॉइन पर हेड आने की प्रायिकता दर्शाती है। इन मानों के लिए, आप किसके जीतने की उम्मीद करते हैं?

NumPy को np के रूप में और SciPy के stats मॉड्यूल को st के रूप में इंपोर्ट कर लिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Monte Carlo Simulations

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Tom के पासे को 10,000 बार रोल करने का सिमुलेशन करें और परिणाम die_samples में रखें.
  • Eva के कॉइन पर हेड आने तक फ्लिप्स का 10,000 बार सिमुलेशन करें और परिणाम coin_samples में रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

for p in [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9]: 
    low = 1
    high = 7
	# Simulate rolling Tom's die 10,000 times
    die_samples = ____
	# Simulate Eva's coin flips to land heads 10,000 times
    coin_samples = ____
    diff = np.mean(die_samples - coin_samples)
    print(diff)
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