Python Monty Hall模拟，切换和不切换的概率相等
Python Monty Hall模拟是一个经典的概率问题，也被称为蒙提霍尔问题。问题的背景是，参赛者面前有三扇门，其中一扇门后面有一辆汽车，而另外两扇门后面是山羊。参赛者首先选择一扇门，然后主持人会打开剩下两扇门中的一扇，露出其中一只山羊。接着，参赛者可以选择是否切换选择另一扇未被打开的门，最终获得背后的奖品。
在这个问题中，切换和不切换的概率并不相等。通过使用Python进行模拟实验，可以验证这一点。
首先，我们可以使用Python的随机数生成函数来模拟参赛者的选择和主持人的行为。假设汽车在第一扇门后面，参赛者选择了第一扇门。
import random
# 模拟参赛者的选择
player_choice = 1
# 模拟主持人的行为
host_choice = random.choice([2, 3])接下来，我们需要根据参赛者的选择和主持人的行为来计算切换和不切换的情况下获胜的概率。
如果参赛者选择不切换，那么他获胜的概率就是他最初选择的门后面是汽车的概率，即1/3。
如果参赛者选择切换，那么他获胜的概率就是他最初选择的门后面是山羊的概率，即2/3。
# 不切换的情况下获胜的概率
stay_win_probability = 1/3
# 切换的情况下获胜的概率
switch_win_probability = 2/3通过多次模拟实验，我们可以计算出在大量实验中切换和不切换的获胜次数，并计算出对应的概率。
# 模拟实验次数
num_trials = 10000
# 不切换获胜的次数
stay_win_count = 0
# 切换获胜的次数
switch_win_count = 0
for _ in range(num_trials):
# 模拟参赛者的选择
player_choice = 1
# 模拟主持人的行为
host_choice = random.choice([2, 3])
# 不切换的情况下获胜
if player_choice == 1:
stay_win_count += 1
# 切换的情况下获胜
if player_choice != 1:
switch_win_count += 1
# 计算概率
stay_win_probability = stay_win_count / num_trials
switch_win_probability = switch_win_count / num_trials
print("不切换获胜的概率：", stay_win_probability)
print("切换获胜的概率：", switch_win_probability)根据实验结果，我们可以得出结论：切换和不切换的获胜概率分别为1/3和2/3，即切换选择的获胜概率更高。
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R中Monty Hall问题的简明证明
beginner、r、statistics、simulation
这是对Monty Hall问题在概率和统计中的简明证明的尝试。
对于那些不熟悉的人，情况如下：
在一个游戏节目中有一个参赛者。这位选手在三扇门(A、B和C)之间进行选择，其中一扇门后面是一辆新车。
主持人(蒙蒂·霍尔)揭示了另外两扇门后面的东西。
参赛者被邀请要么坚持他们的同一扇门，要么切换。
问题是:哪种选择提供了最高的成功概率(赢得汽车)？
要完成这个问题，有一些必要的背景：
汽车在发生任何事情之前都在任何门后面的概率是均匀分布的。
主人永远不会在车门第一次打开的时候透露汽车(这就是抵消概率的原因)。
假设(任意)参赛者选择A门，如果车在A门后面，主机将以相等(50/50)的概率打开门B或
浏览 0提问于2018-02-04得票数 4
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Python Monty Hall模拟没有给出预期的答案
python、logic、simulation
我在蒙蒂霍尔模拟中得到了0.5的答案。
从教科书上看:我们假设这辆车是通过滚动一个三面模具而被放在门后的，这使得这三种选择的可能性相等。蒙蒂知道车在哪里，总是开一扇门，后面有一只山羊。最后，我们假设，如果蒙蒂有选择的门(也就是说，参赛者选择门与车后面)，他选择每扇门的概率为1/2。玛丽莲显然期望她的读者假定游戏就是这样进行的。
Marilyn的答案是0.66，我想模拟这个答案，但是我得到了0.5，不知道我的代码有什么问题。
n = 1000000
count = 0
for i in range(n):
doors = [1,2,3]
# the inital doors
浏览 5提问于2021-09-25得票数 0
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MONTY模拟:为什么这两个版本的代码提供不同的输出？
python、loops、random、conditional-statements
在展示我模拟Monty问题的两个不同版本之前：
如果这是你第一次听说蒙蒂霍尔问题，你可以在这里找到它：
或
Monty问题是一个著名的概率难题，它的形式是一个假想的游戏表演。参赛者有三扇门，一扇后面是一辆车，另一扇后面是一只山羊。参赛者挑选一扇门，然后游戏主持人打开另一扇门，露出一只山羊。主人知道哪扇门能遮住汽车。然后邀请参赛者切换到另一扇紧闭的门，或者坚持他们最初的选择。
也许反直觉地说，赢得这辆车的最佳策略是换车，下面的模拟演示了这一点。
+这里是模拟问题：的正确示例代码
因此，我编写了两个不同的版本来模拟这个问题。
我的节目的输出是参赛者每次选择换车时赢得一辆车的次数。
第一个版本，它
浏览 0提问于2020-12-18得票数 0
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Monty Hall游戏无法获得确切的概率
java、math、probability
我对蒙蒂霍尔问题很好奇，并试图实现蒙蒂霍尔游戏，网址为：
问题语句显示为。假设你正在参加一个游戏节目，你可以选择三扇门:一扇门后面是一辆汽车，其他门后面是山羊。你选择了一扇门，比如说1号门，主人知道门后面有什么，就打开了另一扇门，比如说3号门，里面有一只山羊。然后他对你说：“你想选2号门吗？”改变你的选择对你有利吗？
然而，我切换门的成功率几乎是75%，而不是通常的66%。你能找到原因吗？
//This is the results after 100 million iterations
//Result
//Staying with the choice
//0.2500521243
//
浏览 0提问于2019-02-07得票数 2
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通用n门Monty Hall问题模拟器
python、statistics、simulation
我正在尝试用n门来模拟Monty Hall问题。我的理解是，对于n门游戏，如果参赛者选择不切换，那么获胜的概率预计为1/n，而如果策略是切换，则每当Monty打开一扇门时，参赛者就会切换选择，最终预期的获胜概率将变为1-1/n。我正在尝试在Python中重现此模拟。这适用于3门，但不会为更多的门产生预期的结果。我想知道是不是有bug，或者我遗漏了什么。
class MontyHall(object):
def __init__(self, doors, num_trials=10000):
self.doors = doors
self.trials =
浏览 19提问于2019-11-23得票数 0
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使用aprof包分析Monty Hall代码
r、performance、memory-management
我已经为Monty问题编写了R代码。据我所知，代码起作用。但是，我也在使用aprof包试图降低代码的速度和内存需求。我能够将速度降低50%，但我无法使aprof包的内存分析功能工作。感谢您在解决此错误方面的任何建议或帮助。
首先，我描述了Monty Hall问题：
三扇门被呈现给一位选手。一扇门藏着一个漂亮的奖品。两扇门掩盖了一个坏奖品。参赛者不知道每扇门后面是什么。参赛者选择一扇门。主持人打开参赛者未选择的两扇门中的一扇。主人不会打开门隐藏好价钱。然后，主持人询问参赛者是否希望保留最初选定的门，或者切换到一个未由参赛者最初选择的剩余的关闭门。参赛者该怎么做？答:参赛者应随时换门。这是因为选手
浏览 1提问于2016-01-31得票数 1
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为下面给出的问题制定一个MDP
reinforcement-learning
有人能帮我为下面的问题制定一个MDP吗？
问题定义
兔子在一个奇怪的房间里醒来，里面有两扇门，一扇在左边，一扇在右边。在他面前是一张建筑物的地图，清楚地列出了每扇门后面的位置。一扇门后面是一间有路的房间，另一扇门后面是一间有饥饿老虎的房间。兔子不喜欢老虎。尤其是饥饿的。
考虑当前状态由当前房间兔子所指定的控制问题，而兔子可以采取的操作是从一扇门移动到另一个房间。假设起始室有两个门，每个门通向自己的房间，另外一个房间(特别是左边的)有一个门通向出口，而另一个房间(特别是右边的)有老虎。此外，假设兔子完全了解这些细节，但当他试图通过其中一扇门时，他有10%的机会被弄糊涂，而进入另一扇门。最后，假设
浏览 0提问于2018-04-22得票数 1
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Monty Hall模拟器- Python
python、beginner、game、simulation
我对Python非常陌生(我已经做了大约4个月了，但不是每天都这么做)，我一直在努力掌握如何使用函数并有效地部署它们来解决问题。为了测试我的能力，我创建了下面的程序来模拟Monty问题。该程序做了以下工作：
从list door = [1,2,3].开始，它选择了一扇获胜的门
然后它要求用户选择一扇门。
然后，它检查用户的猜测是否与获胜的门相匹配。
如果用户猜到获胜的门，它会随机选择剩下的两扇门中的一扇来“打开”。然而，如果用户没有猜到获胜的门，它就会“打开”一扇未被选中的门。
然后，它询问用户是否想要切换门。如果用户第一次选择正确的门，那么坚持这个选择就能赢得比赛，切换失败。如果用户没有第一
浏览 0提问于2017-04-30得票数 5
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对于蒙蒂霍尔来说，这是一个好的还是坏的“模拟”？怎么会这样?
python、language-agnostic、probability
昨天我们试图在课堂上向一个朋友解释这个，最后我们用Python编写了它，以证明如果你总是交换，你会赢2/3次。我们想出了这个：
import random as r
#iterations = int(raw_input("How many iterations? >> "))
iterations = 100000
doors = ["goat", "goat", "car"]
wins = 0.0
losses = 0.0
for i in range(iterations):
n = r.randr
浏览 5提问于2009-08-08得票数 15
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Python3.5中的Monty Hall优化
python、python-3.x、random、numpy、simulation
这是为家庭作业，但截止日期已经结束，我知道实现是正确的，因为它符合数学。在这一点上，我只想检查一下我的实现在速度、内存使用、清晰性、模块化以及您可能想到的任何其他方面都可能进行优化。(我知道在计算速度和内存使用之间通常是有权衡的，所以如果你对此有评论的话，我很欣赏你的洞察力。)
该功能的规格是，它应该是灵活的，我们需要多少门和试验，以及我们是否要切换门。我们还假设客人总是选择第一扇门。这是我们唯一允许的非变量组件。
例如，使用np.array会使代码比使用列表更快吗？我不认为这会有什么不同，因为他们很小，但这可能是错误的。
总的来说，我能做得更好吗？
def monty_hall (num_d
浏览 0提问于2016-09-13得票数 9
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用Java模拟随机事件
java
我正在用绝对Java做一个练习，第5章，练习3，面对一个让我困惑的问题。
让我先介绍一下背景。
问题是：
在普兹列瓦尼亚的土地上，阿伦、鲍勃和查理就谁是有史以来最令人费解的人进行了争论。
为了一劳永逸地结束争论，他们一致同意决斗到底。亚伦是个糟糕的射手，他的射门命中率只有1>3的概率。鲍勃打得更好，射中目标的概率为1>2。查理是一名出色的射手，从未失手。
一击就意味着杀人，被击中的人就会退出决斗。为了弥补枪法上的不公平，三人决定轮流开火，从亚伦开始，接着是鲍勃，然后是查理。循环会重复，直到有一个人站在那里，而那个人将是有史以来最令人费解的人。一个明显和合理的策略是，每个人开枪射击最
浏览 4提问于2012-12-01得票数 3
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蒙蒂霍尔模拟未按预期工作
python、python-3.x、simulation、python-3.6
为了在编码方面取得进展，我一直在尝试用Python解决问题，这就是为什么我尝试将所有的东西随机化。问题是:我遇到了一些麻烦。正如你们大多数人可能知道的那样，monty问题应该表明，改变门的风速(66%)高于待在选择的门上(33%)。由于一些奇怪的原因，虽然我的模拟显示，在这两种情况下，33%的风速，我真的不知道为什么。
下面是代码：
from random import *
def doorPriceRandomizer():
door1 = randint(0,2) #If a door is defined 0, it has a price in it
door2 =
浏览 5提问于2017-06-18得票数 1
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Monty让我们做一个交易Java模拟10000次迭代
if-statement、for-loop、switch-statement、logic、probability
我将创建一个运行Monty‘lets的程序，进行10000次交易，并输出以下统计数据：
胜负数
球员转换和获胜的次数与留下来和获胜的次数。
在切换和停留时显示赢与失的百分比。
当切换时，切换和获胜的期望输出应该在2/3左右。我得到了，但只有一半；转换时是33%，留下时是16%。我不知道为什么其他50%的人没有出现。很肯定，这与我的第二次切换声明有关，但无法解决(可能是因为缺乏睡眠)。
我做错了什么？提前谢谢。
int iterations;
for (iterations = 0; iterations &l
浏览 4提问于2015-10-08得票数 0
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蒙蒂霍尔模拟返回50%的几率？
python、statistics
from random import randint
numberOfDoors = 3
success = 0
attempts = 0
while True:
try:
doors = [0] * numberOfDoors
doors[randint(0, numberOfDoors - 1)] = 1
chosen = randint(0, numberOfDoors - 1)
while numberOfDoors > 2:
notIn = -1
w
浏览 0提问于2014-05-23得票数 1
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跳转云挑战的命令式和函数式编程方案
programming-challenge、comparative-review、scala
问题陈述
艾玛正在玩一款新的移动游戏，从连续编号的云开始。一些云是雷锋，另一些是积云。她可以跳到任何积云云上，其数值等于当前云的数目加上1或2。她必须避开雷锋。确定最低跳跃次数，艾玛将从她的起始位置跳到最后一个云端。赢得比赛总是有可能的。对于每一个游戏，艾玛将得到一个编号为0，如果他们是安全的云数组，如果他们必须避免1。例如，从0.6索引的c=0，1，0，0，0，1，0。每个云上的数字是它在列表中的索引，所以她必须避免索引1和5中的云。 0、-> 2、-> 4、-> 6或0 -> 2 -> 3 -> 3 -> 4 -> 6。第一条路径需要3次跳转
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
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Monty Hall模拟- OOP
python、object-oriented、simulation
我主要是为数据分析编写代码，所以在日常工作中不要考虑或使用OOP。我想我应该尝试一个简单的蒙蒂霍尔模拟，以一种面向对象的风格，以了解它的工作原理-特别是我的基础是：https://www.reddit.com/r/dailyprogrammer/comments/n94io8/20210510_挑战_三八九_简单_这个_蒙蒂_霍尔_问题/。
感谢这个项目已经完成到死，但我只是想得到一点反馈，我是否‘得到’OOP (这是我的第一个OOP程序)。在用过程样式编写了大量代码之后，我发现它非常令人困惑。注意，strategise方法中的策略来自上面的链接。如果使用一个未被识别的名字，它只是随机选择第二
浏览 0提问于2021-06-05得票数 6
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如何移动许多“静态相对于彼此”的对象？
unity、architecture、movement、gameobject、simulations
我目前正在用Unity3d构建一个电梯银行仿真器，我一直在研究如何减少它完成后生成的对象的数量。模拟器将由一名玩家组成(目前而言)，他走进一栋大楼，呼叫电梯，选择一层楼，上上下下，再从电梯里出来。
为了说明这个问题，我将勾勒出两个场景，一个没有任何问题的场景。我只是往上爬，弄得一团糟。但是首先，一个模拟器内部的列表(不包括播放器)。
一个电梯轴壳(3D .obj模型)。
每轴一部电梯车(3D .obj型号)。
每层每轴一组大厅按钮(顶层和底层各一个按钮，其余两个按钮)。
每个电梯车厢一组控制按钮(门打开，门关闭等)。至少三个按钮。
每层电梯有一个楼层呼叫按钮。
每辆电梯有两扇门。
每层每轴两扇
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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我如何让这个随机选择器游戏重复并计算结果？
javascript、loops、counter、simulation
我有一个关于Monty Hall问题的变体，其中不是选择并切换/不切换，而是随机完成的。
我应该已经学到了足够的知识来创建它，这样随机选择器就会重复100次，并输出一个获胜计数和一个失败计数，然而我在一开始就被卡住了。我所能展示的就是它能成功地随机选择，但不知道如何让它重复100次并计算结果。我假设我需要使用while循环和winCount++，但是不知道如何让它工作。
感谢您的帮助！
//define prizes
//1 is a win
var prizes = [1,2,3];
var winCount = 0;
var loseCount = 0;
//copy prizes ar
浏览 4提问于2017-09-19得票数 0
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在python中尝试了一些OOP，我尝试创建一个Monty问题模拟，它提供了一些奇怪的结果。我实现了三种不同的策略，玩家可以从中选择，要么与选择的第一个门，切换到第二个关闭的门，或随机选择它们之间。
import random
class Door():
behind = None
is_open = False
is_chosen = False
def __init__(self,name=None):
self.name = name
def open(self):
self.is_open = True
def choose(self
浏览 1提问于2016-08-06得票数 0
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5回答
如何在Matlab中处理精度问题？
matlab、floating-point、precision
我试图用Matlab编写一个生日问题计算器，但是有一个精度问题，其中(1 -非常小的浮点数= 1)。
我目前的问题是，我想看看在一个网站上猜测UUID需要多少次尝试，其中有23,000,000个活动会话令牌，其中包含128位可能的唯一值，因此猜测一个有效令牌的概率超过50%。
我首先通过以下方法来模拟这个过程：
我将success_rate设置为(23,000,000 / (2^128))
我将failure_rate设置为(1 - success_rate)
但是我注意到这个值是1。
更糟糕的是，将(1 - 23000000/(2^128))^n > 0.5输入并没有提
浏览 6提问于2016-05-26得票数 3
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