[PYTHON] [Pachislot] Anata's Otto!? Haha's "Right-up Yellow 7" pour déterminer le réglage

introduction

C'était "Ha-desu" de l'Unité 6! J'aime AT et je le frappe un peu. Il y a donc une différence considérable dans l'apparence de "Right-up Yellow Seven" sur cette plate-forme, J'aimerais essayer le programme pour voir combien de rotations il faut pour déterminer.

De plus, que le réglage soit pair ou impair peut être déduit d'autres facteurs, je l'ai donc divisé en cas impairs et l'ai étudié.

terrain

Je l'ai divisé en paramètres 1, 3, 5 et 2, 4, 6 et exécuté 2000, 4000, 6000, 8000 rotations 20 fois chacun. Si le nombre impair est (1,3) ou 5, il semble qu'il puisse être identifié par 2000 rotations. Si c'est (2,6) ou 4, il semble que des nombres pairs puissent être identifiés à 4000 rotations.

2000 rotations (gauche impair, droit pair)

4000 rotations (gauche impair, droit pair)

6000 rotations (gauche impair, droit pair)

8000 rotations (gauche impair, droit pair)

Boîte à moustaches

2000 rotations (gauche impair, droit pair)

4000 rotations (gauche impair, droit pair)

6000 rotations (gauche impair, droit pair)

8000 rotations (gauche impair, droit pair)

La source

Je suis désolé, j'étudie le python, donc je suis désolé. orz

#Importez ce dont vous avez besoin
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#Nombre aléatoire fixe
np.random.seed(10)

#Nombre d'essais
T = 20 

#Nombre de fois
N = 4000

#"Probabilité d'occurrence jaune 7 à droite" en définissant
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])

        #Boîte à moustaches
        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): #essais t
        a = np.random.rand(N)  #Rotation N
        ret = np.append(ret, len(np.where(a < p)[0]) / N)
    return ret

finalement

Personnellement, je pense qu'il vaut mieux regarder la "Probabilité de Gagner Dieu Rush de la Zone Chance" plutôt que de juger par "Right Up Yellow 7".