根据输入参数模拟掷骰子的 Python 函数 1) 骰子数 2) 掷骰数答案

【问题标题】：Python function that simulates rolling dice based on input parameters 1) number of dice 2) Number of rolls根据输入参数模拟掷骰子的 Python 函数 1) 骰子数 2) 掷骰数
【发布时间】：2021-03-12 06:15:06
【问题描述】：

我一直在查看堆栈并花了几个小时浏览以尝试解决此问题。任务是：
编写一个名为 dicerolls 的 Python 函数来模拟掷骰子。你的函数应该有两个参数：骰子的数量 k 和掷骰子的次数 n。该函数应模拟随机滚动 k 骰子 n 次，跟踪每个总面值。然后它应该返回一个字典，其中包含每个可能的总面值出现的次数。因此，将函数调用为 diceroll(k=2, n=1000) 应该返回一个字典，如：{2:19,3:50,4:82,5:112,6:135,7:174,8:133 ,9:114,10:75,11:70,12:36}

到目前为止，我已经设法定义了 dice 函数，但我正在努力将 k（掷骰数）添加到 dicerolls 函数中。到目前为止我所拥有的：

from numpy import random

def dice():
    return random.randint(1, 7)

def diceroll(number_of_times):
    counter = {n : 0 for n in range(2, 13)}

    for i in range(number_of_times):
        first_dice = dice()
        second_dice = dice()
        total = first_dice + second_dice
        counter[total] += 1
    return counter

diceroll(1000)

输出： {2：19， 3：49， 4：96， 5：112， 6：150， 7：171， 8：151， 9：90， 10：89， 11：47， 12:26}

欢迎提出任何建议。

回答后编辑代码

import random

def diceroll(k, n, dice_sides=6):
    # prepare dictionary with zero values for all possible results
    counter = {n : 0 for n in range(k, k*dice_sides + 1)}

    # roll all the dice
    for i in range(n):
        dice_sum = sum(random.choices(range(1, dice_sides + 1), k = k))
        counter[dice_sum] += 1
    return counter

diceroll(k=2, n=1000)

输出： {2：20， 3：49， 4：91， 5：116， 6：140， 7：138， 8：173， 9：112， 10：72， 11：65， 12:24}

【问题讨论】：

标签： python numpy dice

【解决方案1】：

如果您真的想使用numpy，这会更快，但如果您有大量的掷骰子和骰子，则速度会明显更快：

def diceroll(k, n, dice_sides=6):
    rolls = np.random.randint(dice_sides, size = (k, n)) + 1
    counter = {k:v for k, v in zip(*np.unique(rolls.sum(1), return_counts = True))}
    return counter

diceroll(1000, 2)
Out[]: 
{2: 31,
 3: 49,
 4: 105,
 5: 120,
 6: 136,
 7: 163,
 8: 152,
 9: 109,
 10: 70,
 11: 40,
 12: 25}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以利用随机功能一次提供多个相同功能的滚动：random.choices(iterable, k=number of results)。这比多次滚动 1 个骰子并将值相加要快。

您需要将代码更改为：

import random


def diceroll(number_of_dices, number_of_times, dice_sides=6):
    # prepare dictionary with zero values for all possible results
    counter = {n : 0 for n in range(number_of_dices, number_of_dices*dice_sides + 1)}

    # roll all the dice
    for i in range(number_of_times):
        dice_sum = sum(random.choices(range(1, dice_sides + 1), k = number_of_dices))
        counter[dice_sum] += 1

    return counter

print(diceroll(3, 100))

输出：

{ 3:  0,  4: 1,  5: 1,  6: 7,  7: 10,  8: 10,  9: 16, 10: 10, 
 11: 19, 12: 8, 13: 8, 14: 3, 15:  4, 16: 2,  17:  1, 18: 0}

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用 collectors.counter 来跟踪卷。
此外，这可能取决于偏好，但没有理由为像随机这样简单的东西导入 numpy。

In [1]: import random

In [2]: from collections import Counter

In [3]: def dice():
   ...:     return random.randint(1,7)
   ...:


In [4]: def dice_roll(number_of_times):
   ...:     counter = Counter()
   ...:     for i in range(number_of_times):
   ...:         first_dice = dice()
   ...:         second_dice = dice()
   ...:         total = first_dice + second_dice
   ...:         counter[total] += 1
   ...:     return counter
   ...:

In [5]: def multiple_rolls(k, number_of_times):
   ...:     final_counter = Counter()
   ...:     for i in range(k):
   ...:         final_counter.update(dice_roll(number_of_times))
   ...:     return final_counter
   ...:

In [6]: multiple_rolls(2, 1000)

Out[6]:
Counter({9: 247,
         5: 170,
         10: 198,
         6: 196,
         8: 251,
         4: 123,
         12: 102,
         7: 249,
         14: 44,
         2: 44,
         11: 184,
         3: 105,
         13: 87})

【讨论】：