模拟掷骰子游戏

我们已经会实现一次模拟的前三个步骤。现在来看看下一步——重复随机抽样。

只模拟一次结果，并不能告诉我们某个结果会多常出现。以上一题的掷骰子游戏为例，赢一次当然不错。但如果我们想知道多次玩这个游戏时，期望能赢多少次，就需要把随机抽样的过程重复很多次。重复随机抽样有助于理解和可视化结果中的不确定性，并据此决定下一步行动。

完成本练习后，您将熟悉如何实现运行模拟的第 4 步——进行重复抽样并生成结果。

本练习是课程的一部分

Python 中的统计模拟

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练习说明

将 sims 设为 100 次重复，并将 wins 初始化为 0。
编写一个 for 循环来重复掷骰子。
将 outcomes 设为掷两枚骰子的结果。
如果两枚骰子点数相同，则将 wins 加 1。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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))

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