Verständnis von Python Coin Flip Streifen: Vermeiden Sie Doppelwahrscheinlichkeitsfehler

Entdecken Sie, wie Sie das Problem der Rückgabe von Doppelwahrscheinlichkeiten in Ihrem Python Coin Flip Streak -Programm beheben können, während Sie über die Streifen von Köpfen und Schwänzen in randomisierten Sequenzen erfahren. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/70334325/ vom Benutzer 'Alex' (https://stackoverflow.com/u/17664837/) und auf die Antwort https://stackoverflow.com/a/703474/. https://stackoverflow.com/u/11971785/) auf der Website von 'Stack Overflow'. Dank dieser großartigen Nutzer und Stackexchange -Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links für Originalinhalte und weitere Details, wie z. 'CC BY-SA 4.0' (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) Lizenz, und der ursprüngliche Antwortposten ist unter der Lizenz 'CC By-Sa 4.0/4.0/) lizenziert. Wenn Ihnen etwas scheinbar erscheint, schreiben Sie mir bitte mit Vlogize [at] gmail [dot] com. --- Verständnis der Python-Münz-Flip-Streifen: Vermeiden Sie Fehler mit Doppelwahrscheinlichkeit als aufstrebender Python-Programmierer. Möglicherweise befassen Sie sich mit verschiedenen aufregenden Projekten, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Ein solches Projekt besteht darin, Münzflips zu simulieren, um festzustellen, wie oft Sie auf einen Streifen von sechs aufeinanderfolgenden Köpfen oder Schwänzen stoßen. Sie könnten jedoch überrascht sein, dass Ihr Programm einen Wahrscheinlichkeitsprozentsatz zurückgibt, der viel zu hoch ist - möglicherweise sogar doppelt so hoch wie Sie erwartet haben! Dies kann ziemlich frustrierend sein, besonders wenn Sie lernen. Lassen Sie uns dieses Problem untersuchen und herausfinden, wie Sie es effektiv beheben können. Das Problem: Unerwartete Wahrscheinlichkeitsleistung in Ihrem Münzflip -Streifenprogramm verwenden Sie wahrscheinlich eine Schleife, um jeweils 10.000 Sequenzen von 100 Münzflips zu erzeugen. Ziel ist es, festzustellen, wie oft Sie in diesen Sequenzen einen Streifen von sechs Köpfen (H) oder Schwänzen (T) finden. Wenn Ihre Ausgabe jedoch auf eine auffällige Wahrscheinlichkeit von rund 159% anstelle der erwarteten 79-80% vorsieht, zeigt dies an, dass in der Logik Ihres Codes etwas schief geht. Warum ist die Wahrscheinlichkeit falsch? Der Kern des Problems liegt darin, wie Sie die Ereignisse der Sequenzen zählen. Ohne richtige Grenzen um Ihre Suchmuster trifft Python in Fälle, in denen es in längeren Sequenzen mehrmals Streifen zählt. Wenn Ihre Sequenz beispielsweise "ttttttttttttt" ist, kann die Zählfunktion das Muster in überlappenden Segmenten identifizieren, was zu aufgeblasenen Ergebnissen führt. Die Lösung: Die ordnungsgemäße Definition von Mustergrenzen zur Lösung des Problems der Zählungsinflation müssen klare Grenzen für Ihre Suchbegriffe festlegen. Dies bedeutet, einzigartige Sequenzen anzugeben, die sich nicht über eine Weise überschneiden, die Ihre Zählung künstlich steigern würde. So können Sie Ihren Code anpassen: Aktualisierter Code -Snippet [[Siehe Video, um diesen Text oder Code -Snippet anzuzeigen]. Schlüsseleinstellungen Ersetzen Sie die vorherige Zähllogik durch Zählungen, die nicht nur Ihr gewünschtes Muster betrachten („HHHHHH“, sondern stellt auch fest, dass sich diese Muster nicht überlegen. Schlussfolgerung: Verständnis von Münzflip-Streifen Durch die Implementierung der oben genannten Änderungen in Ihrem Code sollten Sie feststellen, dass Ihre Ausgangsprozentsätze zu einem vernünftigeren Bereich von rund 79-80%zurückkehren. Diese Übung lehrt uns nicht nur über die Programmierung mit Python, sondern auch über die Feinheiten, die an statistischen Simulationen beteiligt sind, und die Bedeutung der Definition klarer Parameter für die Datenextraktion. Experimentieren Sie weiter mit Ihrem Code und scheuen Sie sich nicht davor, Fragen auf Ihrer Reise zu stellen. Jede Herausforderung bietet eine Lernmöglichkeit, und es ist von entscheidender Bedeutung, die Nuancen Ihrer Programmlogik zu verstehen, wenn Sie Python vorantreiben. Happy Coding!