python知識分解析擲骰子遊戲
這篇文章給大家分享的內容是關於python知識分解析擲骰子遊戲 ,有著一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下。最近學習了點統計學及python知識,試著分析下擲骰子遊戲。骰子依標準6面,分析一次投1顆、2顆、3顆、4顆,投擲10、100、1000、10000次時的結果。
使用工具
Jupyter Notebook 分析利器
matplotlib、pygal 視覺化套件
1、猜次數
1-6中每个数字出现的次数
# 导入包 import pygal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 from random import randint
# 利用随机数据模拟掷骰子 # 每次显示1-6中的一个数 num_sides = 6 # 骰子的6个面 def getData(N, times): """ 定义函数,获取投掷数据 N: 表示一次用几个骰子投 times:表示总共投几次 """ results = [] for n in range(1,N+1): for roll_num in range(times): result = randint(1,num_sides) results.append(result) return results
# 打印投掷结果 print(getData(1,10)) # 1个骰子掷10次 print(getData(2,5)) # 2个骰子掷5次
[2, 2, 2, 2, 1, 6, 4, 4, 5, 5] [4, 3, 5, 6, 2, 2, 3, 6, 4, 4]
# 分析结果# 统计每个数字出现的次数并显示图片 # N: 表示一次用几个骰子投 # data 表示投掷数据def showResult(N, times): frequencies = [] for value in range(1, num_sides+1): frequency = getData(N, times).count(value) frequencies.append(frequency) # 数据可视化 # 本次利用 pygal 生成SVG格式矢量图 hist = pygal.Bar() hist.title = str(N)+"个骰子掷"+ str(times) +"次的结果" hist.x_labels = ['1','2','3','4','5','6'] hist.x_title = "点数" hist.y_title = "出现次数" hist.add(str(N)+'骰子', frequencies) hist.render_to_file('1-'+str(N)+str(times)+'.svg') # 储存为矢量图
# 一个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult(1,10) showResult(1,100) showResult(1,1000) showResult(1,10000)
##
# 2个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult(2,10) showResult(2,100) showResult(2,1000) showResult(2,10000)
每次投掷点数和
登入後複製# 每次投掷点数和def getData2(N, times):
"""
定义函数,获取投掷数据
N: 表示一次用几个骰子投
times:表示总共投几次
"""
results = [] for roll_num in range(times):
result = 0
for n in range(1,N+1):
result += randint(1,num_sides)
results.append(result)
return results
登入後複製# 打印投掷结果print(getData2(1,10)) # 1个骰子掷10次print(getData2(2,5)) # 2个骰子掷5次
登入後複製[4, 3, 6, 2, 5, 4, 5, 3, 6, 2]
[6, 10, 5, 8, 7]
登入後複製# 分析结果# 统计数字和出现的次数并显示图片
# N: 表示一次用几个骰子投
# data 表示投掷数据def showResult2(N, times):
frequencies = [] for value in range(N, N*num_sides+1):
frequency = getData2(N, times).count(value)
frequencies.append(frequency) # 数据可视化
# 本次利用 matplotlib 生成图片
x_num = N*num_sides+1-N
idx = np.arange(x_num)
width = 0.5
sn = str(N)
sm = str(times)
x_labels = [str(n) for n in range(N, N*num_sides+1)] # X轴刻度
plt.bar(idx, frequencies, width, color='red', label=sn+'个骰子')
plt.xlabel('点数和')
plt.ylabel('出现次数')
plt.title(sn+'个骰子投掷'+ sm +'次的结果')
plt.xticks(idx, x_labels)
plt.legend() # 显示图例
plt.show()
登入後複製
1顆骰子猜大小沒什麼意義,我們直接來分析兩個骰子的狀況。 每次投掷点数和
# 每次投掷点数和def getData2(N, times): """ 定义函数,获取投掷数据 N: 表示一次用几个骰子投 times:表示总共投几次 """ results = [] for roll_num in range(times): result = 0 for n in range(1,N+1): result += randint(1,num_sides) results.append(result) return results
# 打印投掷结果print(getData2(1,10)) # 1个骰子掷10次print(getData2(2,5)) # 2个骰子掷5次
[4, 3, 6, 2, 5, 4, 5, 3, 6, 2] [6, 10, 5, 8, 7]
# 分析结果# 统计数字和出现的次数并显示图片 # N: 表示一次用几个骰子投 # data 表示投掷数据def showResult2(N, times): frequencies = [] for value in range(N, N*num_sides+1): frequency = getData2(N, times).count(value) frequencies.append(frequency) # 数据可视化 # 本次利用 matplotlib 生成图片 x_num = N*num_sides+1-N idx = np.arange(x_num) width = 0.5 sn = str(N) sm = str(times) x_labels = [str(n) for n in range(N, N*num_sides+1)] # X轴刻度 plt.bar(idx, frequencies, width, color='red', label=sn+'个骰子') plt.xlabel('点数和') plt.ylabel('出现次数') plt.title(sn+'个骰子投掷'+ sm +'次的结果') plt.xticks(idx, x_labels) plt.legend() # 显示图例 plt.show()
# 2个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(2,10) showResult2(2,100) showResult2(2,1000) showResult2(2,10000)
# 3个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(3,10) showResult2(3,100) showResult2(3,1000) showResult2(3,10000)
# 4个骰子掷10,100, 1000, 10000次结果分析showResult2(4,10) showResult2(4,100) showResult2(4,1000) showResult2(4,10000)
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

VS Code可以在Windows 8上運行,但體驗可能不佳。首先確保系統已更新到最新補丁,然後下載與系統架構匹配的VS Code安裝包,按照提示安裝。安裝後,注意某些擴展程序可能與Windows 8不兼容,需要尋找替代擴展或在虛擬機中使用更新的Windows系統。安裝必要的擴展,檢查是否正常工作。儘管VS Code在Windows 8上可行,但建議升級到更新的Windows系統以獲得更好的開發體驗和安全保障。

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。
