python實現簡單隨機模擬——拋呀拋硬幣

　　還是在上次提到的數據之魅那本書，看到模擬這章，有個python模擬腳本，但書上不全，就自己簡單寫了下。

　　流程：在不同的平衡參數p（為0.5時為均勻的）下，模擬60次實驗，每次投硬幣8次，統計正面朝上的次數，並作圖。

import random
import matplotlib.pyplot as plt

repeats, tosses = 60, 8

# p為平衡參數，tosses為每次重復試驗中投擲硬幣的次數
# 返回當前平衡參數p的情況下，8次實驗中正面的次數
def heads(tosses, p):
    h = 0
    for x in range(0, tosses):
        if random.random() < p:
            h += 1
    return h

x = []  # 存放平衡參數p
y = []  # 存放每個p下，60次重復試驗得到的h的值
p = 0   # 初始化p,從0開始

while p < 1.01:
    hh = []
    for t in range(0, repeats):
        h = heads(tosses,p)
        # 添加微小抖動值，防止點的重疊
        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

# 箭頭標注p=0.5，即硬幣平衡的點
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()

'''
# 一次有意思的嘗試...
# 開始沒做出理想的圖，以為一個x,對應多個y沒法畫(其實就是忘記點的抖動)...
# 這里循環plot也是可以實現的.
for i in range(60):
    q = []
    for n in range(len(y)):       
        yn = y[n][i]
        q.append(yn)
    plt.plot(x,q,'ro')
'''

　　輸出圖形如下：

 

　　可以看到，在p=0.5，即硬幣均勻的情況下，投擲后，硬幣正面出現次數大部分在4的附近。