prob = random.randint(1, 100)
时间: 2024-01-13 07:17:55 浏览: 25
这是一个Python中生成1到100之间随机整数的方法,其中random是Python内置的随机数模块。该方法会在1到100之间随机生成一个整数并将其赋值给变量prob。你可以在代码中使用prob来进行后续的操作,例如条件判断等。
```python
import random
prob = random.randint(1, 100)
print(prob) # 输出1到100之间的随机整数
```
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这段代码是什么意思:from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.inference import VariableElimination import numpy as np import pandas as pd from pgmpy.models import BayesianModel from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator forest_fires_model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) Park_visitors_cpd = TabularCPD( variable='PV', # node name variable_card=2, # number of value of nodes values=[[0.97], [0.03]] ) Thunderstorms_cpd = TabularCPD( variable='TS', variable_card=2, values=[[0.1], [0.9]] ) Camp_fires_cpd = TabularCPD( variable='CF', variable_card=2, values=[[0.23, 0, 0.8, 0.02], [0.77, 1.00, 0.2, 0.98]], evidence=['PV', 'TS'], evidence_card=[2, 2] ) Lightning_cpd = TabularCPD( variable='LT', variable_card=2, values=[[0.43, 0.02], [0.57, 0.98]], evidence=['TS'], evidence_card=[2] ) Forest_fire_cpd = TabularCPD( variable='FF', variable_card=2, values=[[0.24, 0.13, 0.07, 0.06], [0.76, 0.87, 0.93, 0.94]], evidence=['CF','LT'], evidence_card=[2, 2] ) forest_fires_model.add_cpds( Park_visitors_cpd, Thunderstorms_cpd, Camp_fires_cpd, Lightning_cpd, Forest_fire_cpd ) forest_fires_model.get_cpds() forest_fires_model.get_independencies() print(forest_fires_model.check_model()) forest_fires_infer = VariableElimination(forest_fires_model) prob_FF = forest_fires_infer.query( variables=['FF'], evidence={'PV': 1}) print(prob_FF) prob_PV = forest_fires_infer.query( variables=['PV'], evidence={'FF': 1,'TS': 0}) print(prob_PV) a = [20,100,1000,10000] for i in a: try: print("samples number is: ", i) # get data raw_data = np.random.randint(low=0, high=2, size=(i, 5)) data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['PV', 'TS', 'CF', 'LT', 'FF']) data.head() # build model model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) # train based on MaximumLikelihood model.fit(data, estimator=BayesianEstimator) for cpd in model.get_cpds(): # print probability print("CPD of {variable}:".format(variable=cpd.variable)) print(cpd) except Exception as e: print(e)
这段代码是一个基于贝叶斯网络的森林火灾模型。首先,导入了一些必要的库和模块。然后,定义了一个贝叶斯网络对象forest_fires_model,其中包含了节点之间的依赖关系。接下来,通过TabularCPD类定义了各个节点的条件概率分布表(CPD),即给定父节点的情况下子节点的概率分布。然后,将这些CPD添加到贝叶斯网络对象中。
之后,通过调用get_cpds()方法和get_independencies()方法分别获取模型的所有CPDs和节点之间的独立性关系。然后,通过调用check_model()方法检查模型的一致性。
接下来,创建一个VariableElimination对象forest_fires_infer,用于进行推理。分别使用query()方法查询给定条件下的变量概率,并将结果打印出来。
最后,通过循环生成不同数量的样本数据,并使用BayesianEstimator进行模型训练和参数估计。然后打印每个节点的条件概率分布表。
注意:代码中可能存在排版错误,请根据需要进行适当调整。
python石头剪刀布 人(用randint模拟人)vs电脑 共5000次对决,前1000次,公平对决;后4000次,电脑作弊,要求平局的概率是1/3,电脑获胜的概率是5/9,人获胜的概率是1/9;不能直观感受到机器的作弊行为;编写测试程序(用randint模拟人),打印出上述最终概率结果,对代码进行验证
好的,我可以帮你编写这个程序。以下是代码:
```python
import random
win_count = 0
lose_count = 0
tie_count = 0
for i in range(5000):
# 前1000次公平对决
if i < 1000:
player_choice = random.randint(1, 3)
# 后4000次电脑作弊
else:
# 平局概率为1/3
if random.random() < 1/3:
player_choice = random.randint(1, 3)
tie_count += 1
continue
# 电脑获胜概率为5/9
elif random.random() < 5/9:
# 电脑出石头
if player_choice == 1:
player_choice = 2 # 电脑出剪刀
lose_count += 1
# 电脑出剪刀
elif player_choice == 2:
player_choice = 3 # 电脑出布
lose_count += 1
# 电脑出布
else:
player_choice = 1 # 电脑出石头
lose_count += 1
# 人获胜概率为1/9
else:
player_choice = random.randint(1, 3)
win_count += 1
# 判断胜负
computer_choice = random.randint(1, 3)
if player_choice == computer_choice:
tie_count += 1
elif (player_choice == 1 and computer_choice == 2) or \
(player_choice == 2 and computer_choice == 3) or \
(player_choice == 3 and computer_choice == 1):
win_count += 1
else:
lose_count += 1
# 计算最终概率
total_count = win_count + lose_count + tie_count
win_prob = win_count / total_count
lose_prob = lose_count / total_count
tie_prob = tie_count / total_count
# 打印结果
print(f"共进行了{total_count}次对决")
print(f"人获胜的概率为{win_prob:.2f}")
print(f"电脑获胜的概率为{lose_prob:.2f}")
print(f"平局的概率为{tie_prob:.2f}")
```
这个程序用了一个循环来进行5000次对决。前1000次是公平对决,使用`random.randint`来生成人的选择。后4000次是电脑作弊,根据要求的概率来决定电脑的选择。然后程序判断胜负,记录胜负和平局的次数。最后计算出最终的概率,打印出来。
你可以自己运行这个程序,验证代码的正确性。