Comprendre la probabilité expérimentale de lanceurs de pièces: un guide de la simulation Python

Apprenez à calculer la probabilité expérimentale des têtes dans des lancers de pièces en utilisant Python avec ce guide engageant. Parfait pour les débutants et les amateurs de programmation et de probabilité! --- Cette vidéo est basée sur la question https://stackoverflow.com/q/67801083/ demandé par l'utilisateur 'sato' (https://stackoverflow.com/u/14533853/) et sur la réponse https://stackoverflow.com/a/67801185/ fourni par l'utilisateur 'Aryan' ( https://stackoverflow.com/u/13717976/) sur le site "Stack Overflow '. Merci à ces grands utilisateurs et à la communauté StacKExchange pour leurs contributions. Visitez ces liens pour le contenu original et tout plus de détails, tels que des solutions alternatives, les dernières mises à jour / développements sur le sujet, les commentaires, l'historique de révision, etc. Par exemple, le titre original de la question était: Calcul (expérimental) Probabilité de tâches de tête également, Contenu (sauf la musique) sous licence CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/LICenSing 4.0 '(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), et le poste de réponse original est autorisé sous la licence' CC BY-SA 4.0 '(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/). Si quelque chose vous semble, n'hésitez pas à m'écrire chez vlogize [at] gmail [dot] com. --- Comprendre la probabilité expérimentale des lanceurs de pièces: un guide de la simulation Python calculant la probabilité expérimentale de lanceurs de pièces est un moyen passionnant de plonger dans le monde de la probabilité et de la programmation. Dans ce guide, nous explorerons comment simuler les flips de monnaie à l'aide de Python, calculer la probabilité expérimentale d'obtenir des têtes (H) par rapport aux queues (T) et analyser certaines erreurs courantes qui pourraient se produire dans votre code. Le problème Supposons que vous souhaitiez calculer la probabilité expérimentale de têtes d'atterrissage dans une série de 100 lancers de pièces. Vous décidez de générer des nombres aléatoires (0s et 1s) où: 0 représentera les têtes (H) 1 représentera les queues (t) cependant, lors de l'exécution de votre code, vous êtes accueilli avec une sortie inattendue telle que 1% 0% 1% 0%. Cela indique un défaut dans la façon dont vous calculez et affichez les comptes pour les têtes et les queues. La solution pour calculer correctement la probabilité expérimentale des têtes et des queues, décomposons la solution en étapes claires. Étape 1: Générez des flips de pièces aléatoires, nous devons simuler une pièce de monnaie 100 fois. Cela peut être fait en générant une liste de nombres aléatoires (0 ou 1) où chaque nombre représente le résultat d'un flip. [[Voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Étape 2: Convertir les nombres en têtes et queues ensuite, nous convertirons notre liste de nombres aléatoires en représentations plus significatives. Nous changerons tous les 0 en "h" et tous les 1 à "t". [[Voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Étape 3: Comptez les résultats maintenant, en utilisant la méthode List Count () de Python, nous pouvons facilement déterminer combien de fois nous avons obtenu les têtes et les queues. [[Voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Étape 4: Calculez enfin la probabilité, nous calculerons la probabilité de têtes et de queues. La formule de probabilité est donnée par le nombre de résultats réussis divisés par le nombre total de résultats. [[Voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Étape 5: Imprimez les résultats maintenant que les probabilités sont calculées, nous pouvons les imprimer pour les utilisateurs. [[Voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Exemple de code complet Voici le code complet final pour simuler des lancers de pièces et calculer leur probabilité expérimentale: [[voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Conclusion Calculant la probabilité expérimentale de lancers de pièces de monnaie à l'aide de Python n'est pas seulement une application pratique de concepts de probabilité mais aussi un moyen amusant de pratiquer des compétences en programmation. En suivant ces étapes structurées, vous pouvez simuler avec succès des lancers de pièces et déterminer la probabilité d'atterrir les têtes par rapport aux queues. N'hésitez pas à expérimenter davantage le script, à modifier le nombre de lancers ou à analyser les résultats de différentes manières. Codage heureux!