ПочатиПочніть безкоштовно

Моделювання гри в кості

Тепер ви знаєте, як реалізувати перші три кроки симуляції. Розгляньмо наступний крок — багаторазове випадкове вибіркове відбирання.

Одне моделювання результату мало що каже про те, як часто ми можемо очікувати побачити такий результат. У випадку гри в кості з попередньої вправи добре, що ми одного разу виграли. Але якщо ми хочемо дізнатися, скільки разів можна очікувати перемогу, граючи багато разів, потрібно повторити процес випадкового вибіркового відбирання багато разів. Повторення цього процесу допомагає зрозуміти та візуалізувати притаманну невизначеність і вирішити, що робити далі.

Після цієї вправи ви зможете реалізовувати четвертий крок запуску симуляції — багаторазове вибіркове відбирання та генерування результатів.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Встановіть sims на 100 повторень і ініціалізуйте wins значенням 0.
  • Напишіть цикл for, щоб повторити кидання кісток.
  • Присвойте outcomes результат кидання двох кісток.
  • Якщо на двох кістках випали однакові числа, збільште wins на 1.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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))
Редагувати та запускати код