Python 根据输入参数模拟掷骰子的函数 1) 骰子个数 2) 掷出的次数

Question

我一直在查看堆栈并花了几个小时浏览以尝试解决这个问题。任务是：
编写一个名为 dicerolls 的 Python 函数来模拟掷骰子。你的函数应该有两个参数：骰子的数量 k 和掷骰子的次数 n。该函数应模拟随机滚动 k 个骰子 n 次，跟踪每个总面值。然后它应该 return 一个字典，其中包含每个可能的总面值出现的次数。因此，将函数调用为 diceroll(k=2, n=1000) 应该 return 像这样的字典：{2:19,3:50,4:82,5:112,6:135,7:174 ,8:133,9:114,10:75,11:70,12:36}

到目前为止，我已经设法定义了 dice 函数，但我正在努力的地方是将 k（掷骰数）添加到 dicerolls 函数中。我目前拥有的：

from numpy import random

def dice():
    return random.randint(1, 7)

def diceroll(number_of_times):
    counter = {n : 0 for n in range(2, 13)}

    for i in range(number_of_times):
        first_dice = dice()
        second_dice = dice()
        total = first_dice + second_dice
        counter[total] += 1
    return counter

diceroll(1000)

输出： {2:19, 3: 49, 4：96， 5：112， 6：150， 7：171， 8：151， 9：90， 10:89, 11:47, 12:26}

如有任何建议，我们将不胜感激。

回答后编辑代码

import random

def diceroll(k, n, dice_sides=6):
    # prepare dictionary with zero values for all possible results
    counter = {n : 0 for n in range(k, k*dice_sides + 1)}

    # roll all the dice
    for i in range(n):
        dice_sum = sum(random.choices(range(1, dice_sides + 1), k = k))
        counter[dice_sum] += 1
    return counter

diceroll(k=2, n=1000)

输出： {2:20, 3: 49, 4：91， 5：116， 6：140， 7：138， 8：173， 9:112, 10:72, 11:65, 12:24}

Answer 1

您可以使用 collectors.counter 来跟踪滚动。
此外，这可能取决于偏好，但没有理由为像随机这样简单的东西导入 numpy。

In [1]: import random

In [2]: from collections import Counter

In [3]: def dice():
   ...:     return random.randint(1,7)
   ...:


In [4]: def dice_roll(number_of_times):
   ...:     counter = Counter()
   ...:     for i in range(number_of_times):
   ...:         first_dice = dice()
   ...:         second_dice = dice()
   ...:         total = first_dice + second_dice
   ...:         counter[total] += 1
   ...:     return counter
   ...:

In [5]: def multiple_rolls(k, number_of_times):
   ...:     final_counter = Counter()
   ...:     for i in range(k):
   ...:         final_counter.update(dice_roll(number_of_times))
   ...:     return final_counter
   ...:

In [6]: multiple_rolls(2, 1000)

Out[6]:
Counter({9: 247,
         5: 170,
         10: 198,
         6: 196,
         8: 251,
         4: 123,
         12: 102,
         7: 249,
         14: 44,
         2: 44,
         11: 184,
         3: 105,
         13: 87})

Answer 2

您可以利用随机函数一次提供多个相同函数：random.choices(iterable, k=number of results)。这比多次掷 1 个骰子并将值相加要快。

您需要将代码更改为：

import random


def diceroll(number_of_dices, number_of_times, dice_sides=6):
    # prepare dictionary with zero values for all possible results
    counter = {n : 0 for n in range(number_of_dices, number_of_dices*dice_sides + 1)}

    # roll all the dice
    for i in range(number_of_times):
        dice_sum = sum(random.choices(range(1, dice_sides + 1), k = number_of_dices))
        counter[dice_sum] += 1

    return counter

print(diceroll(3, 100))

输出：

{ 3:  0,  4: 1,  5: 1,  6: 7,  7: 10,  8: 10,  9: 16, 10: 10, 
 11: 19, 12: 8, 13: 8, 14: 3, 15:  4, 16: 2,  17:  1, 18: 0}

Answer 3

如果你真的想使用 numpy，这会更快，但如果你有大量的掷骰和骰子，速度才会明显更快：

def diceroll(k, n, dice_sides=6):
    rolls = np.random.randint(dice_sides, size = (k, n)) + 1
    counter = {k:v for k, v in zip(*np.unique(rolls.sum(1), return_counts = True))}
    return counter

diceroll(1000, 2)
Out[]: 
{2: 31,
 3: 49,
 4: 105,
 5: 120,
 6: 136,
 7: 163,
 8: 152,
 9: 109,
 10: 70,
 11: 40,
 12: 25}

Python 根据输入参数模拟掷骰子的函数 1) 骰子个数 2) 掷出的次数

Python function that simulates rolling dice based on input parameters 1) number of dice 2) Number of rolls

python

numpy

dice