python知識分解析擲骰子遊戲

本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。骰子按標準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 可視化包

1、猜次數

1－6中每個數字出現的次數

# 匯入包import pygalimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用來正常顯示中文標籤plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負號from random import randint

# 利用隨機資料類比擲骰子# 每次顯示1－6中的一個數num_sides = 6  # 骰子的6個面def getData(N, times):    """    定義函數，擷取投擲資料    N: 表示一次用幾個骰子投    times：表示總共投幾次    """      results = []        for n in range(1,N+1):            for roll_num in range(times):            result = randint(1,num_sides)            results.append(result)            return results

# 列印投擲結果print(getData(1,10)) # 1個骰子擲10次print(getData(2,5))  # 2個骰子擲5次

[2, 2, 2, 2, 1, 6, 4, 4, 5, 5][4, 3, 5, 6, 2, 2, 3, 6, 4, 4]

# 分析結果# 統計每個數字出現的次數並顯示圖片    # N: 表示一次用幾個骰子投    # data 表示投擲資料def showResult(N, times):    frequencies = []    for value in range(1, num_sides+1):        frequency = getData(N, times).count(value)        frequencies.append(frequency)    # 資料視覺效果    # 本次利用 pygal 產生SVG格式向量圖    hist = pygal.Bar()    hist.title = str(N)+"個骰子擲"+ str(times) +"次的結果"    hist.x_labels = ['1','2','3','4','5','6']    hist.x_title = "點數"    hist.y_title = "出現次數"    hist.add(str(N)+'骰子', frequencies)    hist.render_to_file('1-'+str(N)+str(times)+'.svg') # 儲存為向量圖

# 一個骰子擲10，100, 1000, 10000次結果分析showResult(1,10)showResult(1,100)showResult(1,1000)showResult(1,10000)

# 2個骰子擲10，100, 1000, 10000次結果分析showResult(2,10)showResult(2,100)showResult(2,1000)showResult(2,10000)

3個骰子、4個骰子就不再了。

我們發現在投擲的次數越多，每個數出現的機率越接近，最後趨向於相同。

2、猜大小

每次投擲點數和

# 每次投擲點數和def getData2(N, times):    """    定義函數，擷取投擲資料    N: 表示一次用幾個骰子投    times：表示總共投幾次    """      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

# 列印投擲結果print(getData2(1,10)) # 1個骰子擲10次print(getData2(2,5))  # 2個骰子擲5次

[4, 3, 6, 2, 5, 4, 5, 3, 6, 2][6, 10, 5, 8, 7]

# 分析結果# 統計數字和出現的次數並顯示圖片    # N: 表示一次用幾個骰子投    # data 表示投擲資料def showResult2(N, times):    frequencies = []    for value in range(N, N*num_sides+1):        frequency = getData2(N, times).count(value)        frequencies.append(frequency)    # 資料視覺效果    # 本次利用 matplotlib 產生圖片    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軸刻度    plt.bar(idx, frequencies, width, color='red', label=sn+'個骰子')    plt.xlabel('點數和')    plt.ylabel('出現次數')    plt.title(sn+'個骰子投擲'+ sm +'次的結果')    plt.xticks(idx, x_labels)    plt.legend()  # 顯示圖例    plt.show()

1顆骰子猜大小沒多大意義，我們直接來分析兩骰子的情況。

#  2個骰子擲10，100, 1000, 10000次結果分析showResult2(2,10)showResult2(2,100)showResult2(2,1000)showResult2(2,10000)

#  3個骰子擲10，100, 1000, 10000次結果分析showResult2(3,10)showResult2(3,100)showResult2(3,1000)showResult2(3,10000)

#  4個骰子擲10，100, 1000, 10000次結果分析showResult2(4,10)showResult2(4,100)showResult2(4,1000)showResult2(4,10000)

從上面幾圖中我們可以看到，當投擲次數足夠多時，出現大/小點數出現的機率基本相同，點數大小呈現常態分佈的特點。

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