Python - 重复一个有偏见的硬币翻转实验[关闭]答案

【问题标题】：Python - Repeat a biased coin flip experiment [closed]Python - 重复一个有偏见的硬币翻转实验[关闭]
【发布时间】：2023-12-23 05:51:02
【问题描述】：

我正在尝试编写一个函数来模拟 X 次有偏硬币翻转实验（H=0.6，T=0.4），它由 N 次硬币翻转组成，以回答“数字的期望值是多少”的问题掷 N 次硬币后的组数。”根据定义，组是连续顺序中相同值的最大序列。

例如：['H', 'H', 'H', 'H', 'H', 'H', 'T', 'H', 'H', 'H'] 有 3 个组，['T', 'H', 'H', 'H', 'T', 'T', 'H', 'H', 'H', 'H'] 有 4 个组。

# Libraries
import random
from itertools import groupby
from itertools import chain

# Function for biased coin
def flip(p):
    return 'H' if random.random() < p else 'T'

# Number of coin flips
N = 10
flips = [flip(0.6) for i in range(N)]
print (len(list(groupby(flips))))

# Function to simulate X iterations of N coin flips
def simulate(X, N):
    Outcome = [] # Empty list to store each experiment's result
    # X Number of coin simulations
    for i in range(X):
        # Coin simulation of N flips
        flips = [flip(0.6) for j in range(N)]
        # Append experiment's result into Outcome list
        Outcome.append(len(list(groupby(flips))))
    # Expected Value of the number of groups
    sum(Outcome)/X

知道为什么这不起作用吗？我收到以下错误TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'

【问题讨论】：

“不起作用”是什么意思？ Outcome/X（将列表除以一个整数——不是一个东西）可能是其中的一部分，但还有其他什么？
它对我有用！你期待什么，你得到什么让你觉得这行不通！
我收到以下错误TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'
我发现发生了：Outcome 是之前定义的，我完全忘记了它。 >.>

标签： python function for-loop simulation coin-flipping

【解决方案1】：

您正在尝试取结果的平均值，因此您不想将它们存储在列表中，而是要将它们相加并除以试验次数。

def simulate(x, n):
    outcome = 0.0
    for i in range(x):
        flips = [flip(0.6) for j in range(n)]
        outcome += len(list(groupby(flips)))
    return outcome / x

【讨论】：

分母错误
这是x 样本的平均值。

【解决方案2】：

您正在将列表除以一个数字。而且你需要在你的函数中使用 return。

def simulate(X, N):

    Outcome = [] # Empty list to store each experiment's result
    # X Number of coin simulations
    for i in range(X):
        # Coin simulation of N flips
        flips = [flip(0.6) for j in range(N)]
        # Append experiment's result into Outcome list
        Outcome.append(len(list(groupby(flips))))
    X = float(X)
    # Expected Value of the number of groups
    return sum(Outcome)/X

【讨论】：

分母错误
我不这么认为。

【解决方案3】：

# Libraries
import random
from itertools import groupby
from itertools import chain

# Function for biased coin
def flip(p):
    return 'H' if random.random() < p else 'T'

# Number of coin flips
N = 10
flips = [flip(0.6) for i in range(N)]
print (len(list(groupby(flips))))

# Function to simulate X iterations of N coin flips
def simulate(X, N):
    Outcome = []
    for i in range(X):
        flips = [flip(0.6) for j in range(N)]
        Outcome.append(len(list(groupby(flips))))
    print(sum(Outcome)/(X))

【讨论】：