人工智能学习联盟免费课程——案例七:模拟掷骰子

2023-11-22 22:52

本文主要是介绍人工智能学习联盟免费课程——案例七:模拟掷骰子,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 案例7 模拟掷骰子
    • 功能1.0 模拟和统计
    • 功能2.0 同时模拟两个骰子
    • 功能3.0 结果可视化
    • 功能4.0 简单的数据统计和分析
    • 功能5.0 使用科学计算库简化程序
    • 课后思考

案例7 模拟掷骰子

功能1.0 模拟和统计

模拟掷骰子并且记录频数和频率

生成随机数的方法:

  • choice() 从列表中随机返回一个值
  • sample(,k) 从列表中随机抽取k个值
  • random模块的一系列ran函数
import numpy as np
import pandas as pd

enumerate 遍历列表,返回每个元素的索引和值

#模拟掷骰子
def roll_dic():roll = np.random.randint(1,7)return roll
#定义主函数
def main():total_times = 10000#初始化列表result_list = [0] * 6for i in range(total_times):roll = roll_dic()for j in range(1,7):if roll == j:result_list[j-1] += 1for i,x in enumerate(result_list):print('点数{}的次数:{},频率:{}'.format(i + 1,x,x / total_times))
main()
点数1的次数:1644,频率:0.1644
点数2的次数:1633,频率:0.1633
点数3的次数:1664,频率:0.1664
点数4的次数:1708,频率:0.1708
点数5的次数:1672,频率:0.1672
点数6的次数:1679,频率:0.1679

功能2.0 同时模拟两个骰子

  • 借助字典来储存模拟结果
  • 借助zip()函数来生成字典
def main():total_times = 10000#初始化列表result_list = [0] * 11roll_list = list(range(2,13))#将键值对合并roll_dict = dict(zip(roll_list,result_list))for i in range(total_times):roll1 = roll_dic()roll2 = roll_dic()for j in range(2,13):if (roll1 + roll2) == j:roll_dict[j] += 1#i是字典的键,点数和;x是字典的值,点数和出现的次数for i,x in roll_dict.items():print('点数{}的次数:{},频率:{}'.format(i,x,x / total_times))
main()
点数2的次数:274,频率:0.0274
点数3的次数:532,频率:0.0532
点数4的次数:865,频率:0.0865
点数5的次数:1109,频率:0.1109
点数6的次数:1393,频率:0.1393
点数7的次数:1572,频率:0.1572
点数8的次数:1389,频率:0.1389
点数9的次数:1101,频率:0.1101
点数10的次数:869,频率:0.0869
点数11的次数:590,频率:0.059
点数12的次数:306,频率:0.0306

功能3.0 结果可视化

matplotlib模块

from matplotlib import pyplot as plt
def main():total_times = 1000#记录掷骰子的结果roll1_list = []roll2_list = []for i in range(total_times):roll1 = roll_dic()roll2 = roll_dic()roll1_list.append(roll1)roll2_list.append(roll2)#可视化x = range(1,total_times + 1)plt.scatter(x,roll1_list,alpha=0.1)plt.scatter(x,roll2_list,alpha=0.1)plt.show()
main()

在这里插入图片描述

功能4.0 简单的数据统计和分析

  • 直方图
def main():total_times = 100000#记录掷骰子的结果roll_list = []for i in range(total_times):roll1 = roll_dic()roll2 = roll_dic()roll_list.append(roll1 + roll2)#可视化plt.hist(roll_list,bins = range(2,14),density = True,edgecolor = 'black',width = 1)plt.title('骰子点数统计图')plt.xlabel('点数')plt.ylabel('频率')plt.show()
#因为函数更新,现在用density代替normed参数
main()

在这里插入图片描述

#默认设置中的字体不支持中文输出,需要重新设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#有时负号也会存在问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
main()

在这里插入图片描述

功能5.0 使用科学计算库简化程序

def main():total_times = 10000#直接借助numpy生成随机数矩阵roll1_arr = np.random.randint(1,7,total_times)roll2_arr = np.random.randint(1,7,total_times)roll_arr = roll1_arr + roll2_arr#np中的可视化hist , bins =np.histogram(roll_arr,bins = range(2,14))print(hist,'\n',bins)#修改坐标标签tick_labels = ['2点','3点','4点','5点','6点','7点','8点','9点','10点','11点','12点']tick_pos = np.arange(2,14) + 0.5plt.xticks(tick_pos,tick_labels)plt.hist(roll_arr,bins = range(2,14),density = True,edgecolor = 'black',linewidth = 1,rwidth = 0.8)plt.title('骰子点数统计图')plt.xlabel('点数')plt.ylabel('频率')plt.show()
main()
[ 293  542  878 1098 1356 1713 1359 1141  781  580  259] [ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]

在这里插入图片描述

课后思考

掷3个骰子的可视化

def main():total_times = 10000roll1_arr = np.random.randint(1,7,total_times)roll2_arr = np.random.randint(1,7,total_times)roll3_arr = np.random.randint(1,7,total_times)roll_arr = roll1_arr + roll2_arr + roll3_arrtick_labels = ['3点','4点','5点','6点','7点','8点','9点','10点','11点','12点','13点','14点','15点','16点','17点','18点']tick_pos = np.arange(3,20) + 0.5plt.xticks(tick_pos,tick_labels)plt.hist(roll_arr,bins = range(3,20),density = True,edgecolor = 'black',linewidth = 1,rwidth = 0.8)plt.title('骰子点数统计图')plt.xlabel('点数')plt.ylabel('频率')plt.show()
main()

在这里插入图片描述

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