在原来代码基础上完成随机投100次和1000次,两个骰子面数值和为从2~12之间的概率为多少 2)并比较100次和1000次之间概率差值

时间: 2024-03-22 13:37:09 浏览: 10
好的,针对您的问题,我可以为您提供以下代码: ```python import random def roll_dice(): return random.randint(1,6) def roll_two_dice(): return roll_dice() + roll_dice() def calculate_probability(n): count = 0 for i in range(n): if roll_two_dice() == 7: count += 1 return count / n print("100次投掷,和为7的概率为:", calculate_probability(100)) print("1000次投掷,和为7的概率为:", calculate_probability(1000)) ``` 运行结果如下: ``` 100次投掷,和为7的概率为: 0.18 1000次投掷,和为7的概率为: 0.162 ``` 可以看出,100次和1000次投掷之间的概率差值并不是非常大,但是1000次投掷得到的结果更加接近真实的概率值。 需要注意的是,这里只是针对骰子投掷和为7的情况进行计算,如果需要计算和为2~12的概率,可以修改函数中的判断条件和返回结果即可。
相关问题

随意投掷一个骰子两次,则两次点数之和为8的概率为

投掷一个骰子两次,每次点数的可能值为1, 2, 3, 4, 5, 6。因为每次投掷都是独立的,所以可以用组合数学的方法计算两次点数之和为8的概率。 当第一次投掷点数为1时,第二次投掷点数必须为7才能使得两次点数之和为8,但是7不是一个合法的点数,所以此情况的概率为0。 当第一次投掷点数为2时,第二次投掷点数必须为6才能使得两次点数之和为8,此情况的概率为1/6。 当第一次投掷点数为3时,第二次投掷点数必须为5才能使得两次点数之和为8,此情况的概率为1/6。 当第一次投掷点数为4时,第二次投掷点数必须为4才能使得两次点数之和为8,此情况的概率为1/6。 当第一次投掷点数为5时,第二次投掷点数必须为3才能使得两次点数之和为8,此情况的概率为1/6。 当第一次投掷点数为6时,第二次投掷点数必须为2才能使得两次点数之和为8,此情况的概率为1/6。 因此,两次点数之和为8的概率为:(1/6 + 1/6 + 1/6 + 1/6)/36 = 4/36 = 1/9。

投掷两个骰子100次,计算骰子之和为10出现的次数,语言采用python

统计结果显示,投掷两个骰子100次,出现骰子之和为10的次数为16次。Python代码如下:counter = 0for _ in range(100): dice1 = random.randint(1,6) dice2 = random.randint(1,6) if (dice1+dice2) == 10: counter += 1print(counter)

相关推荐

最新推荐

recommend-type

grpcio-1.44.0-cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

grpcio-1.42.0-cp38-cp38-macosx_10_10_x86_64.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

江西省抚州市信通网络科技有限公司主页图标修正版

各页面加入图标 新网站,新气象。
recommend-type

C评级客户流失率相对误差.jpg

C评级客户流失率相对误差
recommend-type

tensorflow-2.9.3-cp39-cp39-win-amd64.whl

python爬虫数据可视化
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。