if strategy == 'switch': new_choice = list(set([1,2,3]) - set([contestant,monty]))[0] if new_choice == car: return True else: return False elif strategy == 'noswitch': if contestant == car: return True else: return False什么意思
时间: 2024-02-14 15:14:32 浏览: 20
这是一段代码,描述了一个经典的概率问题:蒙提霍尔问题(Monty Hall Problem)。其中,如果策略(strategy)是"switch",则表示玩家选择换门,如果策略是"noswitch",则表示玩家选择不换门。在这个问题中,有三扇门,其中一扇门后面有一辆汽车,另外两扇门后面是山羊。玩家首先选择一扇门,然后主持人选择打开其它一扇门,露出其中一只山羊。现在玩家可以选择是否换门。这个代码段中,如果策略是"switch",则会计算出主持人未打开的门中,除了玩家所选的门和露出山羊的门之外,剩下一扇门,然后玩家选择这扇门,如果这扇门后面是汽车,则返回True,否则返回False;如果策略是"noswitch",则直接判断玩家所选的门是否是汽车的门,如果是则返回True,否则返回False。
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解释这部分代码if strategy == 'switch': new_choice = list(set([1,2,3]) - set([contestant,monty]))[0] if new_choice == car: return True else: return False elif strategy == 'noswitch': if contestant == car: return True else: return False
这部分代码实现了模拟选手选择是否改变选择的策略,并根据选手最终的选择和汽车的位置判断选手是否获胜。具体来说:
1. if strategy == 'switch'::如果选手选择了改变选择的策略,那么根据主持人开门的情况,计算出另一扇门的编号,将其赋值给new_choice。如果new_choice所代表的门后面是汽车,那么选手胜利,返回True;否则选手失败,返回False。
2. elif strategy == 'noswitch'::如果选手选择了不改变选择的策略,那么直接判断选手最初选择的门是否是汽车所在的门,如果是,则选手胜利,返回True;否则选手失败,返回False。
总的来说,这部分代码实现了根据选手选择的策略和游戏场景,计算出选手最终的选择和是否获胜的功能。这部分代码与前面的代码共同构成了蒙提霍尔问题的模拟程序。
if contestant == car: open_door = np.random.binomial(1,0.5) + 1 if open_door == contestant: oprn_door = np.random.binomial(1,0.5) + 1 else: open_door = list(set([1,2,3]) - set([contestant,car]))[0] return open_door 这是什么意思
这段代码是用来模拟在蒙蒂霍尔问题中主持人打开有山羊的门的过程。
首先判断参赛者选择的门和车所在的门是否一致,如果是,主持人会随机选择两扇门中的一扇打开,让参赛者重新选择。如果主持人打开的门和参赛者选择的门一致,那么主持人会再次随机选择两扇门中的一扇打开。这个过程用 np.random.binomial(1,0.5) 模拟,相当于随机生成一个0或1的数字,如果是0,则打开第一扇门,如果是1,则打开第二扇门。
如果参赛者选择的门和车所在的门不一致,那么主持人只需要打开剩下的一扇有山羊的门。这个过程用 set 函数来实现,先将所有门的编号放入一个集合中,然后从中去掉参赛者选择的门和车所在的门,剩下的就是有山羊的门,再将这个集合转化成列表,取出第一个元素即可。
最后,函数返回主持人打开的门的编号。