संतुलित पासा फेंकना
जैसे ही आप सिमुलेशन डिज़ाइन की बुनियाद समझ लेते हैं, आप इसे किसी भी सिस्टम या प्रक्रिया पर लागू कर सकते हैं। अब हम कुछ सरल उदाहरणों से सीखेंगे कि हर स्टेप को कैसे इम्प्लीमेंट किया जाता है।
जैसा कि आपने सीखा, सिमुलेशन में बार‑बार रैंडम सैंपलिंग की जाती है। पहला स्टेप है एक रैंडम सैंपल लेना। जब वह मिल जाए, तो हमें बस उसी प्रक्रिया को कई बार दोहराना होता है। यह अभ्यास इस बात पर केंद्रित है कि हम एक रैंडम सैंपल कैसे लें। हम इसे एक संतुलित छह पत्ती वाले पासे को फेंकने के संदर्भ में समझेंगे।
इस अभ्यास के अंत तक, आप सिमुलेशन चलाने के पहले दो स्टेप्स—रैंडम वैरिएबल परिभाषित करना और probabilities असाइन करना—को इम्प्लीमेंट करना सीख चुके होंगे।
बाकी कोर्स के लिए, यह जानने के लिए कि कौन सा seed सेट है, IPython shell देखें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
- छह पत्ती वाले पासे के सभी संभावित नतीजों की एक list बनाइए और उसे वैरिएबल
dieको असाइन करें. - छहों पत्तियों के बराबर मौका होने की probability परिभाषित करें और उसे वैरिएबल
probabilitiesको असाइन करें. - अंत में,
np.random.choice()का उपयोग करके पासे के एक single throw का सिमुलेशन करें और उसका परिणामoutcomeवैरिएबल में रिकॉर्ड करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define die outcomes and probabilities
die, probabilities, throws = [____], [____], 1
# Use np.random.choice to throw the die once and record the outcome
outcome = ____(___, size=____, p=____)
print("Outcome of the throw: {}".format(outcome[0]))