Streamlit を使用したモンティ ホール問題のシミュレーション
モンティ ホール問題は、数学者もカジュアルな思想家も同様に興味をそそられる古典的な確率パズルです。これは、出場者が 3 つのドアから 1 つを選択し、そのうち 1 つのドアの後ろには車 (賞品) があり、他の 2 つのドアにはヤギが隠れているというシナリオが提示されています。出場者が最初の選択をした後、各ドアの後ろに何があるかを知っている主催者が残りのドアの 1 つを開けてヤギを現します。その後、出場者には、元の選択を続けるか、開いていない他のドアに切り替えるかの選択肢が与えられます。
直観的には、ドアの切り替えは車に勝つ確率に影響を及ぼさないと思われますが (切り替えても保持しても成功確率は 1/2)、実際には、ドアを切り替えると約 2/3 の確率が得られます。成功の確率は (67%) ですが、元のドアをそのままにしておくと、成功の確率は約 1/3 (33%) しかありません。
アプローチを切り替えた後の成功の確率 (N-1/N) ここで、N はドアの数を表します。 N の値が大きい場合、切り替えによる成功確率 P(S) は ~1 (ほぼ確実) になります。私は学校の数学フェアでこの問題に出会い、それ以来ずっとこの問題に魅了されてきました。私は問題を視覚化し、ドアの切り替えが有益であることを証明するためにこのシミュレーターを作成しました。
使用されるライブラリとツール
- GUI 用の Streamlit
- 対話型折れ線グラフ用 Altair
- 各反復の結果を記録するためのパンダ
- ホスティング用のハグフェイススペース
次の場所でデモを確認してください:
https://huggingface.co/spaces/0xarnav/MontyHall
ドアと反復の数を変更して、確率がどのように変化するかを確認できます。たとえば、ドアが 10 個ある場合、切り替え後の成功確率は約 90% になります。このシミュレーションは、ドアを切り替えると一般的に勝つ可能性が高くなるという驚くべき結論を証明しています。
参考文献
カバー画像用の UC Analytics
以上がStreamlit を使用したモンティ ホール問題のシミュレーションの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
