[PYTHON] [Pachislot] Anatas Otto !? Hahas "Right-up Yellow 7", um die Einstellung zu bestimmen

Einführung

Es war das "Ha-desu" von Einheit 6! Ich mag AT und treffe es ein wenig. Es gibt also einen erheblichen Unterschied im Erscheinungsbild von "Right-up Yellow Seven" auf dieser Plattform. Ich möchte das Programm ausprobieren, um zu sehen, wie viele Umdrehungen erforderlich sind, um zu bestimmen.

Ob die Einstellung gerade oder ungerade ist, kann aus anderen Faktoren abgeleitet werden. Deshalb habe ich sie in ungerade Fälle unterteilt und untersucht.

Handlung

Ich habe es in die Einstellungen 1,3,5 und 2,4,6 unterteilt und jeweils 20 Mal 2000, 4000, 6000, 8000 Umdrehungen ausgeführt. Wenn die ungerade Zahl (1,3) oder 5 ist, scheint es, dass sie durch 2000 Umdrehungen identifiziert werden kann. Wenn es (2,6) oder 4 ist, scheinen gerade Zahlen bei 4000 Umdrehungen identifiziert zu werden.

2000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

4000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

6000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

8000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

Box Whisker

2000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

4000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

6000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

8000 Umdrehungen (links ungerade, rechts gerade)

Quelle

Es tut mir leid, ich lerne Python, also tut es mir leid. orz

#Importieren Sie, was Sie brauchen
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#Feste Zufallszahl
np.random.seed(10)

#Anzahl von Versuchen
T = 20 

#Anzahl
N = 4000

#"Right-up Yellow 7 Auftrittswahrscheinlichkeit" durch Einstellung
PROP = np.array([ 1 / 99.9, 1 / 95.7, 1/ 90.0, 1 / 86.2, 1 / 77.3, 1 / 99.9 ])
COLORS = ['blue', 'green', 'red']

odds = [0, 2, 4]
evens = [1, 3, 5]

fig, axes = plt.subplots(nrows=8, ncols=2, figsize=(10,40), sharex=False)

for i, n in enumerate([2000, 4000, 6000, 8000]):
    for even in [0, 1]:
        if even == 0:
            temp = odds
        else:
            temp = evens
        # plot
        yarray = []
        for j, s in enumerate(temp):
            x = np.full(T, s + 1)
            y = done(n, T, PROP[s])
            yarray.append(y)
            axes[i,even].scatter(x, y, color=COLORS[j])
            x = np.array([0.9, 6.1])
            y = np.full(2, PROP[s])
            axes[i,even].plot(x, y, color=COLORS[j])

        #Box Whisker
        axes[i + 4,even].boxplot(yarray)
        if even == 0:
            axes[i + 4,even].set_xticklabels(['1', '3', '5'])
        else: 
            axes[i + 4,even].set_xticklabels(['2', '4', '6'])

        for j, s in enumerate(temp):
            x = np.array([0.9, 6.1])
            y = np.full(2, PROP[s])
            axes[i + 4,even].plot(x, y, color=COLORS[j])


def done(N, t, p):
    ret = np.array([])
    for n in range(t): #t Versuche
        a = np.random.rand(N)  #N Drehung
        ret = np.append(ret, len(np.where(a < p)[0]) / N)
    return ret

Schließlich

Persönlich denke ich, dass es besser ist, die "God Rush Winning-Wahrscheinlichkeit aus der Zufallszone" zu betrachten, als nach "Right Up Yellow 7" zu urteilen.