random 模塊中的常用函數
代碼如下:
random()
返回一個位于區間 [0,1] 內的實數;
uniform(a, b)
返回一個位于區間 [a,b] 內的實數;
randint(a, b)
返回一個位于區間 [a,b] 內的整數;
choice(sequence)
返回一個位于 sequence 中的元素,其中,sequence 為一個有序序列,如 list、string 或者 tuple 等類型;
randrange([start], stop[, step])
等效于 choice(range([start], stop[, step]));
shuffle(sequence [, random])
無返回值,用于打亂 sequence 中元素的排列順序;
sample(sequence, n)
返回一個由 n 個 sequence 中的元素組成的分片,其中,sequence 也可以是 set 類型。
利用 itertools 得到排列、組合
代碼如下:
permutations(sequence, k))
從序列 sequence 中得到包含 k 個元素的所有排列。
combinations(sequence, k))
從序列 sequence 中得到包含 k 個元素的所有組合。
羊車門問題
有一個抽獎節目,臺上有三扇關閉的門,一扇門后面停著汽車,其余門后都是山羊,只有主持人知道每扇門后面是什么。參賽者可以選擇一扇門,在開啟它之前,主持人會開啟另外一扇門,露出門后的山羊,然后允許參賽者更換自己的選擇。問題是:參賽者更換選擇后能否增加贏得汽車的機會?
有很多時候,我們并不知道自己的理論分析正確與否,但如果知道概率論中的 大數定律,又碰巧懂一點編程,無疑可以利用計算機重復模擬事件以求解問題。該問題的 Python 3.x 解答程序如下:
代碼如下:
from random import *
def once(doors = 3): # 一次事件的模擬
car = randrange(doors) # 一扇門后面停著汽車
man = randrange(doors) # 參賽者預先選擇一扇門
return car == man # 參賽者是否最初就選擇到車
h = 0 # 堅持選擇贏得汽車的次數
c = 0 # 改變選擇贏得汽車的次數
times = int(1e6) # 重復實驗的次數
for i in range(times):
if once(): h += 1
else: c += 1
print("維持選擇:",h/times*100,"%/n改變選擇:",c/times*100,"%")
運行結果:
維持選擇: 33.268 %
改變選擇: 66.732 %
撲克牌問題
概率論給我們帶來了很多匪夷所思的反常結果,條件概率尤其如此。譬如:
四個人打撲克,其中一個人說,我手上有一個 A。請問他手上有不止一個 A 的概率是多少?
四個人打撲克,其中一個人說,我手上有一個黑桃 A。請問他手上有不止一個 A 的概率又是多少?
代碼如下:
from random import *
cards = [i for i in range(52)]
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