假设一枚硬币正面朝上的概率为0.3,用python编程实现抛掷这枚硬币1000次,并记录每次正面朝上的相对频率,最后将相对频率绘制成散点图
时间: 2023-03-28 10:04:22 浏览: 128
好的,这个问题我可以回答。以下是Python代码:
```python
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化正面朝上的次数和抛掷次数
heads =
n = 100
# 记录每次正面朝上的相对频率
freqs = []
# 抛掷硬币n次
for i in range(n):
# 生成随机数,如果小于.3,认为正面朝上
if random.random() < .3:
heads += 1
# 计算当前的相对频率
freq = heads / (i+1)
freqs.append(freq)
# 绘制散点图
plt.scatter(range(n), freqs, s=5)
plt.xlabel('Number of tosses')
plt.ylabel('Relative frequency of heads')
plt.show()
```
希望这个回答能够帮到你!
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r语言模拟不同次数下同时抛掷两枚硬币正面朝上概率并绘图
好的,可以使用以下R代码来模拟不同次数下同时抛掷两枚硬币正面朝上的概率,并绘制图表:
```R
# 设定模拟次数
n <- c(10, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000)
# 创建一个空的向量来存储结果
prob <- numeric(length(n))
# 进行模拟
for(i in 1:length(n)) {
coin1 <- sample(c("H", "T"), size = n[i], replace = TRUE)
coin2 <- sample(c("H", "T"), size = n[i], replace = TRUE)
prob[i] <- mean(coin1 == "H" & coin2 == "H")
}
# 绘制结果图表
plot(n, prob, type = "b", pch = 19, xlim = c(0, 10000), ylim = c(0, 1),
xlab = "Number of Trials", ylab = "Probability of Both Heads")
```
在这段代码中,我们首先设定了不同的模拟次数,并创建一个空的向量来存储每个模拟次数下同时抛掷两枚硬币正面朝上的概率。然后,我们通过一个for循环来进行模拟,每次模拟都把两枚硬币抛掷n[i]次,然后计算同时正面朝上的概率。最后,我们使用plot函数来绘制结果图表。
图表的横轴是模拟次数,纵轴是同时抛掷两枚硬币正面朝上的概率。通过这个图表,我们可以看到,随着模拟次数的增加,我们得到的结果越来越接近于真实概率,即0.25。
r语言模拟同时抛掷两枚硬币正面朝上概率
好的,您可以使用以下代码来模拟同时抛掷两枚硬币正面朝上的概率:
```R
# 设置模拟次数
n_sim <- 100000
# 模拟两枚硬币抛掷结果
coin1 <- sample(c(0, 1), n_sim, replace = TRUE)
coin2 <- sample(c(0, 1), n_sim, replace = TRUE)
# 计算正面朝上的次数
n_heads <- sum(coin1 == 1 & coin2 == 1)
# 计算正面朝上的概率
prob_heads <- n_heads / n_sim
# 输出结果
paste("正面朝上的概率为:", prob_heads)
```
这段代码会进行 $100,000$ 次模拟,每次模拟会随机抛掷两枚硬币,并记录它们的结果。然后,我们计算两枚硬币同时正面朝上的次数,再除以总的模拟次数,就得到了正面朝上的概率。在这个例子中,由于两枚硬币是独立的,因此正面朝上的概率为 $0.25$。