python模拟抛硬币_python实现简单随机模拟—

还是在上次提到的数据之魅那本书，看到模拟这章，有个python模拟脚本，但书上不全，就自己简单写了下。

流程：在不同的平衡参数p（为0.5时为均匀的）下，模拟60次实验，每次投硬币8次，统计正面朝上的次数，并作图。

import random

import matplotlib.pyplot as plt

repeats, tosses = 60, 8

# p为平衡参数，tosses为每次重复试验中投掷硬币的次数

# 返回当前平衡参数p的情况下，8次实验中正面的次数

def heads(tosses, p):

h = 0

for x in range(0, tosses):

if random.random() < p:

h += 1

return h

x = [] # 存放平衡参数p

y = [] # 存放每个p下，60次重复试验得到的h的值

p = 0 # 初始化p,从0开始

while p < 1.01:

hh = []

for t in range(0, repeats):

h = heads(tosses,p)

# 添加微小抖动值，防止点的重叠

h += (random.random()/4)*random.choice([-1,1])

hh.append(h)

#print(p,'\t',heads(tosses,p))

y.append(hh)

x.append(p)

p += 0.05

# 箭头标注p=0.5，即硬币平衡的点

plt.plot(x,y,'g^')

plt.annotate('balence', xy=(0.5, 5), xytext=(0.15, 8),

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),

)

plt.show()

'''

# 一次有意思的尝试...

# 开始没做出理想的图，以为一个x,对应多个y没法画(其实就是忘记点的抖动)...

# 这里循环plot也是可以实现的.

for i in range(60):

q = []

for n in range(len(y)):

yn = y[n][i]

q.append(yn)

plt.plot(x,q,'ro')

'''

输出图形如下：

可以看到，在p=0.5，即硬币均匀的情况下，投掷后，硬币正面出现次数大部分在4的附近。

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