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python仿真入门-Simulatio

入门pythonSimulatio 2023-01-31 02:01:53 488人浏览 泡泡鱼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

——用一个简单的例子来开始 1.简单问题 扔三枚硬币,设在投掷3次朝上后,我们已经总计投掷了X次。求投掷六次以上的概率P(x>6)和期望E(X)。 2.数学求解 首先根据古典概率求解P(x>6): P(x>6

——用一个简单的例子来开始

1.简单问题

扔三枚硬币,设在投掷3次朝上后,我们已经总计投掷了X次。求投掷六次以上的概率P(x>6)和期望E(X)。

2.数学求解

首先根据古典概率求解P(x>6):

P(x>6)=6+6∗5+6∗5∗426

得到解为:P(x>6)=0.6903
然后求解期望E(X)
E(X)=∑x=3∞x∗(x−1)∗(x−2)2x∗12

得到解为:E(X)=13.8844

3.python源码

import random
r = random.Random(98765)
sumx = 0
count = 0
for rep in range(10000):
    x = 0;
    consechds = 0;
    while True:
        u = r.unifORM(0.0,1.0)
        if u < 0.5:
            consechds += 1
        else:
            consechds = 0
        x += 1
        if consechds == 3:
            break
    if x > 6:
        count += 1
    sumx += x
print 'probability more than 6 tosses are needed =',count/10000.0
print 'mean number of tseees to get 3 consecutive head',sumx/10000.0

4.源码理解

概念

可重复的实验:通过for循环实现,10000次循环已达到可重复的实验目的。
E(X):通过10000次实验来求取均值
P(x>6):10000次实验后x>6出现的情况除以总次数。

实验细节

行16,调用库函数uniform(),它可以产生[0,1)均匀分布的随机号码。如果产生大于0.5认为是正面,反之为反面。
在使用随机数时使用了固定的库(98765)

--结束END--

本文标题: python仿真入门-Simulatio

本文链接: https://lsjlt.com/news/186360.html(转载时请注明来源链接)

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