还是在上次提到的数据之魅那本书,看到模拟这章,有个python模拟脚本,但书上不全,就自己简单写了下。

  流程:在不同的平衡参数p(为0.5时为均匀的)下,模拟60次实验,每次投硬币8次,统计正面朝上的次数,并作图。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

repeats, tosses = 60, 8

# p为平衡参数,tosses为每次重复试验中投掷硬币的次数
# 返回当前平衡参数p的情况下,8次实验中正面的次数
def heads(tosses, p):
    h = 0
    for x in range(0, tosses):
        if random.random() < p:
            h += 1
    return h

x = []  # 存放平衡参数p
y = []  # 存放每个p下,60次重复试验得到的h的值
p = 0   # 初始化p,从0开始

while p < 1.01:
    hh = []
    for t in range(0, repeats):
        h = heads(tosses,p)
        # 添加微小抖动值,防止点的重叠
        h += (random.random()/4)*random.choice([-1,1])
        hh.append(h)
        #print(p,'\t',heads(tosses,p))
    y.append(hh)
    x.append(p)
    p += 0.05

# 箭头标注p=0.5,即硬币平衡的点
plt.plot(x,y,'g^')
plt.annotate('balence', xy=(0.5, 5), xytext=(0.15, 8),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )

plt.show()

'''
# 一次有意思的尝试...
# 开始没做出理想的图,以为一个x,对应多个y没法画(其实就是忘记点的抖动)...
# 这里循环plot也是可以实现的.
for i in range(60):
    q = []
    for n in range(len(y)):
        yn = y[n][i]
        q.append(yn)
    plt.plot(x,q,'ro')
'''

  输出图形如下:

  可以看到,在p=0.5,即硬币均匀的情况下,投掷后,硬币正面出现次数大部分在4的附近。

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