蒙特卡罗方法之三门问题

蒙特卡罗方法又称统计模拟法,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的⼀种计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。
 

运行代码:

import random
noc,c=0,0 #初始换与不换的中奖次数
#运行100万次
N = 1000000
for i in range(1,N):
    #定义三个门,0为无,1为有
    date=[0,0,0]
    #随机放入一个奖品
    # random.randint(a,b) 用于声场一个指定范围内的整数。其中,参数a是下限,b是上限,生成的随机数n:a<=n
    date[random.randint(0,2)]=1 #在[0,2]之间随机生成一个整数代表奖品所在门的编号
    #a是[0,2]之间随机生成一个选定的编号
    a=random.randint(0,2)
    #b是主持人[0,2]之间随机打开的空门
    b=random.randint(0,2)
    #主持人不能动选的门和有奖品的门
    while a==b or date[b]==1:
        b=random.randint(0,2)
    #中将次数累加
    if date[a]==1:
        noc+=1
    else:
        c+=1
 
print("不换中奖概率{}".format(noc/N))
print("换中奖概率{}".format(c/N))

代码实现:

蒙特卡罗方法之三门问题_第1张图片

 

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