1 代码示例
直接上代码。
def deka():
"""
简单的机器仿真示例。
模拟买方便面集四大天王卡:学有/李明/成成/华子。
用1/2/3/4四个数字分别对应上述四天王。
假设此次买了一包面,得到的卡是1/2/3/4四张中的一张,返回1-4随机数。
"""
return random.randint(1, 4)
def shouji():
"""
模拟收集卡片,返回集齐四张卡片的购买次数。
设置四张卡片的初始值都是0。
"""
cards = [0, 0, 0, 0]
# 设置个“盒子”,有四个格,可以分别存放学有/李明/成成/华子。
count = 0
# 设置最大购买次数100。集齐或超次就退出。
while count <= 100:
tnumber = deka()
# 如果返回1,就是得了张“学有”卡,放在盒子第一格里,我们把cards第1个元素标记为“1”,表示有了“学有”卡了。
cards[tnumber-1] = 1
# 不用管以前cards[tnumber-1]是0还是1,一律标记为“1”。和真实集卡一样,明知道已经有“学有”卡了,不管,摞到原来的“学有”卡上就是了。
count += 1
# 跳出循环条件:四个格子都不空。不管有多少张重复的“学有”,根据赋值方法,这个格子都按“1”来算。
# 四个格子都不空时,四个格子加和应为4。
if numpy.sum(cards) == 4:
return count
return count
count = shouji()
print("某次模拟,集齐四张卡时的购面次数:", count)
def show(data):
"""
绘制分布曲线。
"""
x = numpy.linspace(0, 300, 300)
y = data
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 确保正常显示中文标签
plt.plot(x, y)
plt.title(u"集卡概率分布曲线 - 100000次模拟")
plt.xlabel(u"集齐时购买次数")
plt.ylabel(u"分布")
plt.show()
if __name__=="__main__":
# 抽奖结果放在list中
res = [0 for x in range(300)]
# n为模拟次数
n = 100000
count = 0
for i in range(n):
c = shouji()
count = count + c
res[c] = res[c]+1
print(count/n) # 用这个平均数去估算概率
show(numpy.array(res)/n)
"""
某次模拟,集齐四张卡时的购面次数: 7
8.34623
"""

根据多次运行结果,我们可以调整一下x轴:

看到这里,你对至少买多少包方便面才能集齐四大天王的卡,有心理预期了吧?
用纯数学的方法也可以手工计算出来,大家可以试一试。
2 欢迎纠错
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- 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.
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注脚的解释 ↩︎
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