擲一顆公平骰子
一旦你掌握了設計模擬的基礎，就能把它套用到任何系統或流程。接下來，我們會用一些基本例子來學習每個步驟如何實作。
如前所述，模擬是透過重複的隨機抽樣進行。第一步就是先取得「一個」隨機樣本。有了這一步，接下來只需要把同樣的流程重複多次。本練習重點在於理解如何取得單一隨機樣本。我們會以擲一顆公平的六面骰為情境來說明。
完成本練習後，你會熟悉如何實作執行模擬的前兩個步驟——定義隨機變數與指定機率。
在本課程的其餘部分，請查看 IPython 殼層來確認已設定的隨機種子。
本練習屬於課程
Python 的統計模擬
練習說明
- 將六面骰的所有可能結果建立為一個清單，並指定給變數
die。 - 定義每個面的出現機率相同，並指定給變數
probabilities。 - 最後，使用
np.random.choice()來模擬擲骰一次，並將結果記錄在變數outcome中。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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]))