Comprendre Python Coin Flip Streaks: éviter les erreurs de double probabilité

Découvrez comment résoudre le problème du retour des doubles probabilités dans votre programme Python Coin Flip Streak tout en apprenant des séquences de têtes et de queues dans des séquences randomisées. --- This video is based on the question https://stackoverflow.com/q/70334325/ asked by the user 'Alex' ( https://stackoverflow.com/u/17664837/ ) and on the answer https://stackoverflow.com/a/70334474/ provided by the user 'Andreas' ( https://stackoverflow.com/u/11971785/) 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: Python - Coin Flip Streaks, retournant le double autant de probabilité également, le contenu (sauf la musique) sous licence CC par https://meta. 'CC BY-SA 4.0' (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), et le poste de réponse original est concédé sous licence 'CC BY-SA 4.0' (https://cretivecomons.org/licenses/by-sa/4.0/). Si quelque chose vous semble, n'hésitez pas à m'écrire chez vlogize [at] gmail [dot] com. --- Comprendre Python Coin Flip Streaks: Éviter les erreurs de double probabilité en tant que programmeur Python en herbe, vous pouvez vous retrouver à vous attaquer à divers projets passionnants pour perfectionner vos compétences. Un de ces projets implique de simuler des flips de monnaie pour déterminer la fréquence à laquelle vous rencontrez une séquence de six têtes ou queues consécutives. Cependant, vous pourriez être surpris de découvrir que votre programme renvoie un pourcentage de probabilité qui est beaucoup trop élevé - même envers le double de ce que vous attendiez! Cela peut être assez frustrant, surtout lorsque vous apprenez. Explorons ce problème et découvrons comment le résoudre efficacement. Le problème: sortie de probabilité inattendue dans votre programme de flip de pièces, vous utilisez probablement une boucle pour générer 10 000 séquences de 100 flips de pièces chacun. L'objectif est de déterminer combien de fois vous trouvez une séquence de six têtes (H) ou des queues (T) dans ces séquences. Cependant, si votre sortie suggère une probabilité de frappe d'environ 159% au lieu des 79 à 80% attendus, cela indique que quelque chose ne va pas dans la logique de votre code. Pourquoi la probabilité est-elle incorrecte? Le nœud du problème réside dans la façon dont vous comptez les occurrences des séquences. Sans limites appropriées autour de vos modèles de recherche, Python se heurte à des cas où il compte plusieurs séquences plusieurs fois dans des séquences plus longues. Par exemple, si votre séquence est «ttttttttttttt», la fonction de nombre peut identifier le modèle dans les segments de chevauchement, conduisant à des résultats gonflés. La solution: définissant correctement les limites du modèle pour résoudre le problème d'inflation du nombre, vous devez définir des limites claires pour vos termes de recherche. Cela signifie spécifier des séquences uniques qui ne se chevauchent pas d'une manière qui augmenterait artificiellement votre nombre. Voici comment vous pouvez ajuster votre code: un extrait de code mis à jour [[voir la vidéo pour révéler cet extrait de texte ou de code]] Les ajustements de clés expliqués remplacer la logique de comptage précédente par des dénombrements qui non seulement considèrent le motif souhaité («HHHHHH» pour les têtes et «TTTTT» pour les queues) mais qui garantit également que ces modèles ne se chevauchent pas. CONCLUSION: Comprendre les séquences de flip de pièce en mettant en œuvre les modifications ci-dessus de votre code, vous devez remarquer que vos pourcentages de sortie reviennent à une plage plus raisonnable d'environ 79 à 80%. Cet exercice nous apprend non seulement sur la programmation avec Python mais aussi sur les subtilités impliquées dans les simulations statistiques et l'importance de définir des paramètres clairs pour l'extraction des données. Continuez à expérimenter votre code et n'hésitez pas à poser des questions dans votre voyage. Chaque défi présente une opportunité d'apprentissage, et la compréhension des nuances de votre logique de programmation est vitale lorsque vous avancez avec Python. Codage heureux!