離散一様分布からのサンプリング
Tom は1から6の目がある標準的な6面ダイスを持っています。この演習では、整数を一様にサンプリングできる離散一様分布を使って、Tom のダイスを1,000回振るシミュレーションを行います。続いて、結果を可視化します！
次のライブラリはあらかじめインポートされています：seaborn は sns、scipy.stats は st、matplotlib.pyplot は plt。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
演習の手順
- 次のステップで
.rvs()に使うためにlowとhighを定義します。分布には、最小の出目である1から最大の出目である6までの整数が一様に含まれるようにしてください。 st.randintで表される離散一様分布から、1〜6の整数値を1,000回サンプリングします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Define low and high for use in rvs sampling below
low = ____
high = ____
# Sample 1,000 times from the discrete uniform distribution
samples = ____
samples_dict = {'nums':samples}
sns.histplot(x='nums', data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)
plt.show()