Zarların Toplamı

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 15 / 64.

İki zar atıp sonuçlarını toplayın: 7, 2'den altı kat daha sık gelir. Yüz çiftlerini sayın:

İki zarın toplamlarını gösteren 6'ya 6'lık bir tablo; ilk zar yanda aşağı doğru, ikinci zar üstte yatay olarak sıralanmıştır. 7 eden altı hücre köşeden köşeye uzanır ve gölgelendirilmiştir; yalnızca bir hücre 2 eder

Bir benzetim de aynı sonucu verir. Zar atışlarını tek tek ekleyin, ardından her toplamı sayın; value_counts en yaygın olanları ilk sırada listeler:

rng = np.random.default_rng(2)
first = rng.integers(1, 7, size=3600)
second = rng.integers(1, 7, size=3600)
counts = pd.Series(first + second).value_counts()
print(counts.head(3))

Bu, şunu yazdırır:

7    605
6    522
8    443
Name: count, dtype: int64

ax.bar(counts.index, counts) tüm çadır şeklini çizer:

İki zarın 3600 atışını gösteren bir çubuk grafik: çubuklar toplam 2'de yaklaşık 100'den yükselerek 7'de yaklaşık 600 ile zirve yapar, ardından 12'de yaklaşık 100'e kadar düşer

Bunun gibi bir çubuk grafik, herhangi bir etikete ilk bakışınızdır: nadir değerleri, bir modelin neredeyse hiç öğrenemeyeceği değerlerdir.

Görev

Orta

Bir rol yapma oyununda hasar, her biri 1 ile 4 arasında değer alan iki dört yüzlü zarın toplamıdır. Program kaç saldırı yapıldığını okur; başlangıç kodu zar atışlarını first ve second değişkenlerine kaydeder ve grafiği etiketler.

Her hasar toplamının sayısını bul.
En olası hasarı ve saldırıların içindeki payını 3 ondalık basamakla yazdır.
Sayıları, her toplam için bir çubuk olacak şekilde çiz ve göster.

Güvenmek için çok az olan 16 saldırıda:

Most likely damage: 6, share 0.312

16 saldırı için Damage Rolls başlıklı bir çubuk grafik: 3, 5, 6, 7 ve 8 değerlerinde çubuklar; en yüksek çubuk 6 değerinde ve 5 zar atışını gösteriyor

Ardından Coddy grafiğini açıklar. Daha fazla saldırıyla tepe noktası sabitlenir.

Kendin dene

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

rolls = int(input())

# Aşağıdaki satırları değiştirmeyin
rng = np.random.default_rng(4)
first = rng.integers(1, 5, size=rolls)
second = rng.integers(1, 5, size=rolls)

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Damage Rolls")
ax.set_xlabel("Damage")
ax.set_ylabel("Rolls")

# Kodunuzu aşağıya yazın