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: