python实现简单随机模拟——抛呀抛硬币

python实现简单随机模拟——抛呀抛硬币
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。