パイソン - Nコインで構成され、私は偏ったコイン投げ実験（H = 0.6、T = 0.4）のX番号をシミュレートする関数を記述しようとしている偏ったコイン投げ実験

Question

を繰り返しては」という質問に答えるために、反転しNコインフリップ後のグループ数の期待値はどれくらいですか？グループは、定義上、連続した順序で同じ値の最大シーケンスです。例えば

：['H', 'H', 'H', 'H', 'H', 'H', 'T', 'H', 'H', 'H'] 3基を有し、['T', 'H', 'H', 'H', 'T', 'T', 'H', 'H', 'H', 'H'] 4基を有します。

# Libraries 
import random 
from itertools import groupby 
from itertools import chain 

# Function for biased coin 
def flip(p): 
    return 'H' if random.random() < p else 'T' 

# Number of coin flips 
N = 10 
flips = [flip(0.6) for i in range(N)] 
print (len(list(groupby(flips)))) 

# Function to simulate X iterations of N coin flips 
def simulate(X, N): 
    Outcome = [] # Empty list to store each experiment's result 
    # X Number of coin simulations 
    for i in range(X): 
     # Coin simulation of N flips 
     flips = [flip(0.6) for j in range(N)] 
     # Append experiment's result into Outcome list 
     Outcome.append(len(list(groupby(flips)))) 
    # Expected Value of the number of groups 
    sum(Outcome)/X 

これはなぜ機能しないのでしょうか？私は、次のエラーTypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'

Answer 1

あなたは数でリストを分割しているのです。 あなたの関数でreturnを使う必要があります。

def simulate(X, N): 

    Outcome = [] # Empty list to store each experiment's result 
    # X Number of coin simulations 
    for i in range(X): 
     # Coin simulation of N flips 
     flips = [flip(0.6) for j in range(N)] 
     # Append experiment's result into Outcome list 
     Outcome.append(len(list(groupby(flips)))) 
    X = float(X) 
    # Expected Value of the number of groups 
    return sum(Outcome)/X 

Answer 2

# Libraries 
import random 
from itertools import groupby 
from itertools import chain 

# Function for biased coin 
def flip(p): 
    return 'H' if random.random() < p else 'T' 

# Number of coin flips 
N = 10 
flips = [flip(0.6) for i in range(N)] 
print (len(list(groupby(flips)))) 

# Function to simulate X iterations of N coin flips 
def simulate(X, N): 
    Outcome = [] 
    for i in range(X): 
     flips = [flip(0.6) for j in range(N)] 
     Outcome.append(len(list(groupby(flips)))) 
    print(sum(Outcome)/(X)) 

Answer 3

あなたは結果の平均を取るしようとしているので、代わりにリストにそれらを格納するので、あなたはそれらを追加し、試行回数によって分割したいです。

def simulate(x, n): 
    outcome = 0.0 
    for i in range(x): 
     flips = [flip(0.6) for j in range(n)] 
     outcome += len(list(groupby(flips))) 
    return outcome/x