डाइस गेम का सिमुलेशन
अब तक आप सिमुलेशन के पहले तीन स्टेप्स इम्प्लीमेंट करना सीख चुके हैं. अब अगले स्टेप पर आते हैं — repeated random sampling.
किसी परिणाम का एक बार सिमुलेशन करने से यह नहीं पता चलता कि वह परिणाम कितनी बार अपेक्षित है. पिछले अभ्यास वाले डाइस गेम में, एक बार जीतना अच्छी बात है. लेकिन अगर हम जानना चाहें कि यह गेम कई बार खेलने पर औसतन कितनी बार जीत सकते हैं, तो हमें random sampling की प्रक्रिया को कई बार दोहराना पड़ेगा. Random sampling को बार-बार दोहराने से अंतर्निहित अनिश्चितता को समझना और विज़ुअलाइज़ करना आसान होता है, और अगले कदम तय करने में मदद मिलती है.
इस अभ्यास के बाद, आप सिमुलेशन चलाने के चौथे स्टेप — बार-बार सैंपलिंग करना और outcomes जनरेट करना — को इम्प्लीमेंट करने में सहज हो जाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
simsको 100 repetitions पर सेट करें औरwinsको 0 से initialize करें.- डाइस फेंकने की क्रिया को दोहराने के लिए एक for loop लिखें.
outcomesको दो डाइस फेंकने के परिणाम के बराबर सेट करें.- अगर दोनों डाइस पर एक ही नंबर आए, तो
winsमें 1 जोड़ दें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Initialize model parameters & simulate dice throw
die, probabilities, num_dice = [1,2,3,4,5,6], [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6], 2
sims, wins = ____, ____
for i in range(sims):
outcomes = ____
# Increment `wins` by 1 if the dice show same number
if ____:
wins = wins + 1
print("In {} games, you win {} times".format(sims, wins))