Тренажер счет в пределах 20 1 класс распечатать: Цепочки примеров на счет в пределах 20

Примеры по математике для 1 класса

Вы здесь

Главная » Задания для детей » Развивающие задания для детей » Задания по математике » Примеры по математике » Примеры по математике для 1 класса

Книги по математике для 1 класса

• Русский язык. Математика. Повторение пройденного. 1 класс – О. Б. Калинина

• 3000 примеров по математике. Нескучные задачи и нелегкие примеры. С ответами и пояснениями. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Числа и фигуры. 1 класс – С. В. Бахтина

• 3000 примеров по математике с ответами и методическими рекомендациями. Счёт в пределах десятка. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. 1 класс – И. Соловьева

• Поурочные разработки по математике. 1 класс (к УМК М.И. Моро и др. («Школа России»)) – Т. Н. Ситникова

• Повтори летом! Математика. Полезные и увлекательные задания. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Учусь считать быстро. 1 класс – Т. С. Позднева

• 300 примеров по математике. Геометрические задания. 1 класс – О. В. Узорова

• Поурочные разработки по математике. 1 класс (К УМК Г.В. Дорофеева и др. («Перспектива»)) – Т. Н. Ситникова

• Математика. Все примеры на все темы школьной программы. 1 класс – Т. С. Позднева

• 3000 примеров по математике. Счёт в пределах 20. Разные уровни сложности. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Мини-тесты и примеры на все темы школьного курса. 1 класс – Е. А. Нефёдова

• Тренажер по математике. 1 класс – Л. А. Иляшенко

• Примеры и задачи по математике. 1 класс – О. Е. Васильева

• Тренажер по математике. Сравнение чисел в пределах 20. 1 класс – Группа авторов

• Рабочая программа по математике. 1 класс – Группа авторов

• Диагностические комплексные работы. Русский язык. Математика. Окружающий мир. Литературное чтение. 1 класс – О. В. Узорова

• Все комплексные тесты для начальной школы. Математика, окружающий мир, русский язык, литературное чтение (стартовый и текущий контроль). 1 класс – М. А. Танько

• Математика. Тематические тесты. 1 класс – Группа авторов

• Занятия-пятиминутки по математике. 1 класс – М. Н. Алимпиева

• Школьные олимпиады по математике. 1 класс – О. В. Узорова

• Объясняем трудную тему. Математика за 10 дней. 1 класс – О. В. Чистякова

• Сборник упражнений по математике. 1 класс – Т. В. Векшина

• Итоговое тестирование.

  Русский язык. Математика. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Устные упражнения. 1 класс – С. И. Волкова

• 3000 примеров по математике. Считаем и объясняем. Сложение и вычитание. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Все приёмы устного счёта. 1 класс – Т. С. Позднева

• Математика. 1 класс – В. А. Сазонова

• Тренажёр по математике. Цифры и счёт. 1 класс – О. В. Узорова

• Контрольно-измерительные материалы. Математика. 1 класс – Т. Н. Ситникова

• Большой тренажёр по математике. 1 класс – О. В. Узорова

• Поурочные разработки по математике. 1 класс (к УМК И. И. Аргинской и др., система Л. В. Занкова) – В. В. Захарова

• 3000 примеров по математике. Самые простые примеры с картинками. 1 класс – О.

  В. Узорова

• 300 задач по математике. 1 класс – О. В. Узорова

• 3000 примеров по математике. Супертренинг. Цепочки примеров. Три уровня сложности. 1 класс – О. В. Узорова

• Тимсик и его друзья. Тренировочные задания по математике и естествознанию. 1 класс – О. П. Клементьева

• Тесты по математике для тематического и итогового контроля. 1 класс – О. В. Чистякова

• Счёт в пределах 20. Тренажер по математике, 1 класс – О. В. Узорова

• Поурочные разработки по математике. 1 класс (к УМК Л. Г. Петерсон) – Т. Н. Максимова

• 3000 примеров по математике. Устный счет. Счет в пределах 10. 1 класс – О. В. Узорова

• Летние задания по математике для повторения и закрепления учебного материала. 1 класс – О. В. Узорова

• Быстро повторим – быстро проверим. Математика. 1 класс – О. В. Узорова

• Учусь писать контрольные работы по математике. 1 класс – М. Н. Алимпиева

• Математика. Устный счет. 1 класс – О. В. Узорова

• 22 занятия по математике для освоения учебной программы. 1 класс – О. Д. Ушакова

• Тренажер по математике. Разрядный состав чисел до 10. 1 класс – Группа авторов

• Математика. Классные задания для закрепления знаний. 1 класс – Ирина Исаева

• Математика. Научусь решать любые примеры. 1 класс – А. А. Кулаков

• Дидактический материал для занятий с детьми, испытывающими трудности в усвоении математики и чтения. 1 класс – Ю. А. Костенкова

• Тренажер по математике. Состав чисел до 10. 1 класс – Д. В. Овчаров

• Полный курс математики. Все типы заданий, все виды задач, примеров, неравенств, все контрольные работы, все виды тестов. 1 класс – О. В. Узорова

• 3000 примеров по математике. Супертренинг. Три уровня сложности. Счет в пределах 20. 1 класс – О. В. Узорова

• 3000 примеров по математике. Счёт от 6 до 10. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Задачи. 1 класс – С. В. Бахтина

• Математика. Тетрадь для диагностики и самооценки универсальных учебных действий. 1 класс – Т. П. Хиленко

• 3000 новых примеров по математике. Счет в пределах десятка. 1 класс – О. В. Узорова

• Устный счёт. Математика. Разноуровневые задания. 1 класс – М. Н. Алимпиева

• Считаем и решаем. Математика на «отлично». 1 класс – Г. В. Дорофеева

• Комплексный тренажёр по математике. 1 класс – Группа авторов

• Математика. Мини-примеры на все темы. 1 класс – Е. А. Нефёдова

• 3000 примеров по математике с ответами и методическими рекомендациями. Столбики-цепочки. Все темы. Быстрый устный счёт. 1 класс – О. В. Узорова

• Быстро решаем задачи по математике. 1 класс – О. В. Узорова

• Примеры по математике. 1 класс – И. О. Родин

• Тренажер по математике. Сложение и вычитание в пределах 10. 1 класс – Группа авторов

• Математика. Все цепочки примеров для устных и письменных работ. 1 класс – Алексей Кулаков

• Контрольно-измерительные материалы. Русский язык, литературное чтение, математика, окружающий мир. Стартовый, промежуточный и итоговый контроль знаний. 1 класс – Е. М. Плахута

• Математика. Сложение и вычитание. 1 класс – Т. С. Позднева

• 3000 примеров по математике и задания повышенной сложности. Счёт в пределах 10. 1 класс – О. В. Узорова

• Тренировочные упражнения в картинках. Русский язык, математика, литературное чтение. 1 класс – О. Д. Ушакова

• Учусь решать олимпиады по математике. Тренажёр. 1 класс – М. Н. Алимпиева

• Задачи по математике для уроков и олимпиад. 1 класс – О. В. Узорова

• 320 примеров по математике. Геометрические задания. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Итоговое тестирование. 1 класс – О. В. Узорова

• Подготовка к проверочным работам по математике. 1 класс – М. Н. Алимпиева

• Задачи. Математика. 1 класс – И. О. Родин

• Тренажер по математике. Задачи на сложение и вычитание в пределах 20. 1 класс – Группа авторов

• Математика. 1 класс – О. В. Савельева

• Математика. Методические рекомендации. 1 класс – М. А. Бантова

• Математика в схемах и таблицах. Все темы школьного курса. Тесты с ответами. 1 класс – О. В. Узорова

• 3000 примеров по математике с ответами и методическими рекомендациями. Устный счёт. Сложение и вычитание в пределах 20. 1 класс – О. В. Узорова

• Математика. Все задания для уроков и олимпиад. 1 класс – Т. А. Конобеева

• Поурочные разработки по математике. 1 класс (к УМК А. Л. Чекина «Перспективная начальная школа») – Е. Е. Ипатова

• 3000 примеров по математике. Вычисления по схемам в пределах 20. Сложение и вычитание с пятью числами. Ответы. 1 класс – О. В. Узорова

• Контрольные и проверочные работы по математике. 1 класс – И. О. Родин

• Тренажёр по математике. 1 класс – ВАКО

• Математика. Методические рекомендации. 1 класс – Г. В. Дорофеев

• Математика. 1 класс – Анна Горохова

• Математика. 1 класс – О. Д. Ушакова

• Математические прописи. Учимся писать цифры. 1 класс – О. В. Узорова

• Тренажер по математике. Сравнение чисел в пределах 20. 1 класс – Д. В. Овчаров

• Итоговые проверочные работы. Русский язык. Математика. Итоговая комплексная работа. 1 класс – О. Н. Журавлева

• Все основные вопросы по математике для итоговой аттестации. 1 класс – О. В. Узорова

• 3000 примеров по математике с ответами и методическими рекомендациями. Устный счёт. Сложение и вычитание в пределах 10. 1 класс – О. В. Узорова

сложение и вычитание.

В пределах 20. На листе А4 для печати.

Окно в Мир Смотрите также: Конверт поздравительный Как запомнить таблицу умножения Примеры на сложение и вычитание (в пределах 20)  для распечатки Сложение до 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 4 листа. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Вычитание, в пределах 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 4 листа. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Сложение и вычитание в пределах 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 8 листов. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Вариант 2 Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Сложение и вычитание в пределах 20, все комбинации. 30 примеров на лист. 13 листов. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Лист 9 Лист 10 Лист 11 Лист 12 Лист 13 Вариант 2 Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Лист 9 Лист 10 Лист 11 Лист 12 Лист 13 Варианты с линией вместо прямоугольника для ответа. Сложение до 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 4 листа. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Вычитание, в пределах 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 4 листа. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Сложение и вычитание в пределах 20, все комбинации. 50 примеров на лист. 8 листов. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Вариант 2 Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Сложение и вычитание в пределах 20, все комбинации. 30 примеров на лист. 13 листов. Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Лист 9 Лист 10 Лист 11 Лист 12 Лист 13 Вариант 2 Лист 2 Лист 3 Лист 4 Лист 5 Лист 6 Лист 7 Лист 8 Лист 9 Лист 10 Лист 11 Лист 12 Лист 13 Смотрите также: Примеры в пределах 10 Примеры с пропусками в пределах 10 Сложение и вычитание трёх чисел (до 10) Сложение и вычитание в пределах 100 Фрукты: сложение и вычитание, найти число Состав числа до 10 домики Смотрите также: Цифры для обводки Таблица вычитания Таблица сложения Лист А4 в клеточку Распечатать цифры от 1 до 10 с картинками Таблицы на лист А4 Алфавит для детей с картинками Распечатать карточки: сложение и вычитание, умножение и деление Распечатать цифры на весь лист Текст по слогам для дошкольников Распечатать большие буквы Латинская буква на А4 Символы популярных марок авто

20 Моделирование | R Programming for Data Science

20.

1 Генерация случайных чисел

Посмотрите видео этого раздела

Моделирование — важная (и большая) тема как для статистики, так и для множества других областей, где необходимо ввести случайность. Иногда вам нужно реализовать статистическую процедуру, которая требует генерации или выборки случайных чисел (например, цепь Маркова Монте-Карло, бутстрап, случайные леса, бэггинг), а иногда вы хотите смоделировать систему, и для моделирования случайных входных данных можно использовать генераторы случайных чисел.

R поставляется с набором генераторов псевдослучайных чисел, которые позволяют моделировать известные распределения вероятностей, такие как нормальное, пуассоновское и биномиальное. Некоторые примеры функций для вероятностных распределений в R

• rnorm : генерировать случайные нормальные переменные с заданным средним значением и стандартным отклонением
• dnorm : оценить нормальную плотность вероятности (с заданным средним/стандартным отклонением) в точке (или векторе точек)
• пнорм : оценить кумулятивную функцию распределения для нормального распределения
• rpois : генерировать случайные вариации Пуассона с заданной скоростью

Для каждого распределения вероятностей обычно доступны четыре функции, которые начинаются с букв «r», «d», «p» и «q». Функция «r» — это та функция, которая фактически моделирует случайные числа из этого распределения. Другие функции имеют префикс

• d для плотности
.
• r для генерации случайных чисел
• р для накопительной раздачи
• q для квантильной функции (обратное кумулятивное распределение)

Если вы заинтересованы только в моделировании случайных чисел, вам, скорее всего, понадобятся только функции «r», а не другие. Однако, если вы собираетесь моделировать произвольные распределения вероятностей, используя что-то вроде выборки отбраковки, вам понадобятся и другие функции.

Вероятно, наиболее распространенным распределением вероятностей, с которым можно работать, является нормальное распределение (также известное как гауссово). Для работы с нормальным распределением необходимо использовать следующие четыре функции:

 dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)
pnorm(q, среднее = 0, sd = 1, нижний. хвост = ИСТИНА, log.p = ЛОЖЬ)
qnorm(p, среднее = 0, sd = 1, нижний.хвост = ИСТИНА, log.p = ЛОЖЬ)
rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 

Здесь мы моделируем стандартные нормальные случайные числа со средним значением 0 и стандартным отклонением 1,

 > ## Имитация стандартных нормальных случайных чисел
> х <- rнорм(10)
> х
 [1] 0,01874617 -0,18425254 -1,37133055 -0,59916772 0,29454513 0,38979430
 [7] -1,20807618 -0,36367602 -1,62667268 -0,25647839 

Мы можем изменить параметры по умолчанию для моделирования чисел со средним значением 20 и стандартным отклонением 2.

 > x <- rnorm(10, 20, 2)
> х
 [1] 22,20356 21,51156 19,52353 21,97489 21,48278 20,17869 18,09011 19,60970
 [9] 21,85104 20,96596
> резюме(х)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс.
  18.0919,75 21,22 20,74 21,77 22,20 

Если вы хотите узнать, какова вероятность того, что случайная переменная Normal будет меньше, скажем, 2, вы можете использовать функцию pnorm() для выполнения этого вычисления.

 > пнорм(2)
[1] 0,9772499 

Никогда не знаешь, когда этот расчет пригодится.

20.2 Установка начального числа случайных чисел

При моделировании любых случайных чисел необходимо установить начальное число случайных чисел . Установка начального числа случайного числа с set.seed() обеспечивает воспроизводимость последовательности случайных чисел.

Например, я могу сгенерировать 5 обычных случайных чисел с помощью rnorm() .

 > сет.сид (1)
> норм(5)
[1] -0,6264538 0,1836433 -0,8356286 1,5952808 0,3295078 

Обратите внимание, что если я снова вызову rnorm() , я, конечно, получу другой набор из 5 случайных чисел.

 > rнорма(5)
[1] -0,8204684 0,4874291 0,7383247 0,5757814 -0,3053884 

Если я хочу воспроизвести исходный набор случайных чисел, я могу просто сбросить начальное число с помощью set.seed() .

 > сет.сид (1)
> rnorm(5) ## То же, что и раньше
[1] -0,6264538 0,1836433 -0,8356286 1,5952808 0,3295078 

В общем, всегда следует устанавливать случайное начальное число при проведении моделирования! В противном случае вы не сможете восстановить точные числа, полученные в результате анализа.

Можно генерировать случайные числа из других вероятностных распределений, таких как Пуассон. Распределение Пуассона обычно используется для моделирования данных, которые поступают в виде подсчетов.

 > rpois(10, 1) ## Считает со средним значением 1
 [1] 0 0 1 1 2 1 1 4 1 2
> rpois(10, 2) ## Считает со средним значением 2
 [1] 4 1 2 0 1 1 0 1 4 1
> rpois(10, 20) ## Считает со средним значением 20
 [1] 19 19 24 23 22 24 23 20 11 22 

20.3 Моделирование линейной модели

Посмотрите видео этого раздела

Моделирование случайных чисел полезно, но иногда мы хотим смоделировать значения, полученные из конкретной модели . Для этого нам нужно указать модель, а затем смоделировать ее с помощью функций, описанных выше. 92)\), \(\бета_0=0,5\) и \(\бета_1=2\). Переменная x может представлять собой важный предиктор исхода y . Вот как мы могли бы сделать это в R.

 > ## Всегда устанавливайте начальное число!
> сет. сид(20)
>
> ## Моделирование переменной-предиктора
> х <- rнорм(100)
>
> ## Имитация термина ошибки
> e <- rnorm(100, 0, 2)
>
> ## Вычислить результат с помощью модели
> у <- 0,5 + 2 * х + е
> резюме (у)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс.
-6,4084 -1,5402 0,67890,6893 2,9303 6,5052 

Мы можем построить результаты моделирования модели.

 > plot(x, y) 

Что, если мы хотим смоделировать предикторную переменную x , которая является двоичной, а не имеет нормальное распределение. Мы можем использовать функцию rbinom() для моделирования двоичных случайных величин.

 > сет.сид (10)
> x <- rbinom(100, 1, 0,5)
> str(x) ## 'x' теперь равно 0 и 1
 int [1:100] 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ... 

Затем мы можем продолжить работу с остальной частью модели, как и раньше.

 > е <- rнорма(100, 0, 2)
> у <- 0,5 + 2 * х + е
> plot(x, y) 

Мы также можем смоделировать обобщенную линейную модель , где ошибки больше не из нормального распределения, а из какого-то другого распределения. Например, предположим, что мы хотим смоделировать лог-линейную модель Пуассона, где

\[ Y \sim Пуассон(\mu) \]

\[ \log \mu = \beta_0 + \beta_1 x \]

и \(\beta_0=0,5\) и \(\beta_1=0,3\). Нам нужно использовать rpois() функция для этого

 > set.seed(1)
>
> ## Имитация переменной-предиктора, как и раньше
> x <- rnorm(100) 

Теперь нам нужно вычислить среднее логарифмическое значение модели, а затем возвести его в степень, чтобы среднее значение передавалось в rpois() .

 > лог.мю <- 0,5 + 0,3 * х
> y <- rpois(100, exp(log.mu))
> резюме (у)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Макс.
   0,00 1,00 1,00 1,55 2,00 6,00
> график (х, у) 

Подобные модели можно строить произвольной сложности, моделируя больше предикторов или выполняя преобразования этих предикторов (например, возведение в квадрат, логарифмическое преобразование и т. д.).

20.4 Случайная выборка

Посмотрите видео этого раздела

Функция sample() случайным образом выбирает из заданного набора (скалярных) объектов, что позволяет вам выбирать из произвольного распределения чисел.

 > сет.сид (1)
> образец (1:10, 4)
[1] 9 4 7 1
> образец (1:10, 4)
[1] 2 7 3 6
>
> ## Не обязательно числа
> образец (буквы, 5)
[1] «р» «с» «а» «у» «ш»
>
> ## Сделать случайную перестановку
> образец (1:10)
 [1] 10 6 92 1 5 8 4 3 7
> образец (1:10)
 [1] 5 10 2 8 6 1 4 3 9 7
>
> ## Образец с заменой
> образец (1:10, заменить = ИСТИНА)
 [1] 3 6 10 10 6 4 4 10 9 7 

Для выборки более сложных вещей, таких как строки из фрейма данных или списка, вы можете выбирать индексы в объект, а не элементы самого объекта.

Вот как можно выбирать строки из фрейма данных.

 > библиотека (наборы данных)
> данные (качество воздуха)
> голова (качество воздуха)
  Ozone Solar.R Температура ветра Месяц День
1 41 190 7,4 67 5 1
2 36 118 8,0 72 5 2
3 12 149 12,6 74 5 3
4 18 313 11,5 62 5 4
5 НП НП 14,3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6 

Теперь нам просто нужно создать индексный вектор, индексирующий строки фрейма данных, и сделать выборку непосредственно из этого индексного вектора.

 > набор семян(20)
>
> ## Создать индексный вектор
> idx <- seq_len(nrow(качество воздуха))
>
> ## Выборка из индексного вектора
> образец <- образец (idx, 6)
> качество воздуха [samp, ]
    Ozone Solar.R Температура ветра Месяц День
107 н/д 64 11,5 798 15
120 76 203 9,7 97 8 28
130 20 252 10,9 80 9 7
98 66 НП 4,6 87 8 6
29 45 252 14,9 81 5 29
45 NA 332 13,8 80 6 14 

Таким способом можно семплировать и другие более сложные объекты, если существует способ индексации подэлементов объекта.

20.5 Резюме

• Создание выборок из конкретных вероятностных распределений может быть выполнено с помощью функций «r»
• Встроены стандартные распределения: нормальное, пуассоновское, биномиальное, экспоненциальное, гамма и т. д.
• Функцию sample() можно использовать для получения случайных выборок из произвольных векторов
• Установка начального числа генератора случайных чисел с помощью set.seed() имеет решающее значение для воспроизводимости

python — это хорошая или плохая «симуляция» для Монти Холла? Почему?

спросил 13 лет, 8 месяцев назад

Изменено 1 год, 3 месяца назад

Просмотрено 13 тысяч раз

Пытаясь объяснить другу задачу Монти Холла вчера во время урока, мы написали ее на Python, чтобы доказать, что если вы всегда меняете местами, вы выиграете 2/3 раза. Мы придумали это:

 import random as r
#iterations = int(raw_input("Сколько итераций? >> "))
итераций = 100000
двери = ["коза", "коза", "машина"]
выигрыши = 0,0
потери = 0,0
для i в диапазоне (итерации):
    n = r.randrange (0,3)
    выбор = двери[n]
    если п == 0:
        #print "Вы выбрали дверь 1."
        #print "Монти открывает дверь 2. За этой дверью сидит коза."
        #print "Вы переключились на дверь 3."
        побед += 1
        #print "Вы выиграли " + Doors[2] + "\n"
    Элиф п == 1:
        #print "Вы выбрали дверь 2."
        #print "Монти открывает дверь 1. За этой дверью сидит коза."
        #print "Вы переключились на дверь 3."
        побед += 1
        #print "Вы выиграли " + Doors[2] + "\n"
    Элиф п == 2:
        #print "Вы выбрали дверь 3."
        #print "Монти открывает дверь 2. За этой дверью сидит коза."
        #print "Вы переключились на дверь 1."
        потери += 1
        #print "Вы выиграли " + Doors[0] + "\n"
    еще:
        печатать "Ты облажался"
процент = (выигрыши/итерации) * 100
print "Выигрыши: " + str(выигрыши)
print "Потери: " + str(потери)
print "Вы выиграли " + str(процент) + "% случаев"
 

Мой друг подумал, что это хороший способ (и хорошая имитация), но у меня есть сомнения и опасения. Действительно ли это достаточно случайно?

Проблема в том, что все варианты жестко закодированы.

Это хорошая или плохая «симуляция» задачи Монти Холла? Почему?

Можете ли вы придумать лучшую версию?

• питон
• не зависящий от языка
• вероятность

3

Ваше решение в порядке, но если вы хотите более строгого моделирования задачи в том виде, в каком она поставлена ​​(и более качественного Python;-), попробуйте:

 import random
итераций = 100000
двери = ["коза"] * 2 + ["машина"]
change_wins = 0
change_loses = 0
для i в xrange (итерации):
    random.shuffle(двери)
    # вы выбираете дверь n:
    n = случайный.randrange(3)
    # Монти выбирает дверь k, k!=n и Doors[k]!="car"
    последовательность = диапазон (3)
    random.shuffle(последовательность)
    для k последовательно:
        если k == n или door[k] == "car":
            продолжать
    # теперь, если вы измените, вы потеряете iff door[n]=="car"
    если двери [n] == "автомобиль":
        change_loses += 1
    еще:
        change_wins += 1
print "Изменение имеет %s выигрышей и %s проигрышей" % (change_wins, change_loses)
perc = (100,0 * выигрыши_изменения) / (выигрыш_изменения + проигрыши_изменения)
print "IOW, меняя, вы выигрываете в %. 1f%% случаев" % perc
 

типичный вывод:

 Изменение имеет 66721 выигрыш и 33279 проигрышей
IOW, меняя, вы выигрываете в 66,7% случаев
 

8

Вы упомянули, что все варианты выбора жестко запрограммированы. Но если вы присмотритесь, то заметите, что то, что вы считаете «выбором», на самом деле вовсе не является выбором. Решение Монти не теряет общности, поскольку он всегда выбирает дверь, за которой стоит коза. Ваш обмен всегда определяется тем, что выбирает Монти, а поскольку «выбор» Монти на самом деле не был выбором, то и ваш выбор тоже. Ваша симуляция дает правильные результаты...

1

Мне нравится что-то подобное.

#!/usr/бин/питон
импортировать случайный
АВТОМОБИЛЬ = 1
КОЗА = 0
def one_trial(двери, переключатель=False):
    """Одно испытание конкурса Монти Холла."""
    random.shuffle(двери)
    first_choice = двери. pop()
    если переключатель==False:
        вернуть первый_выбор
    двери elif.__contains__(CAR):
        вернуть АВТОМОБИЛЬ
    еще:
        вернуть козла
def n_trials(переключатель=ложь, n=10):
    """Сыграйте в игру N раз и верните некоторую статистику."""
    победы = 0
    для n в xrange(n):
        двери = [АВТОМОБИЛЬ, КОЗА, КОЗА]
        wins += one_trial(двери, переключатель=переключатель)
    напечатать "выиграно:", побед, "проиграно:", (n-выигрышей), "среднее:", (с плавающей запятой (победы) / с плавающей запятой (n))
если __name__=="__main__":
    импорт системы
    n_trials(переключатель=eval(sys.argv[1]), n=int(sys.argv[2]))
$ ./montyhall.py Правда 10000
выиграл: 6744 проиграл: 3255 в среднем: 0,674467446745
 

Вот моя версия...

 случайный импорт
победы = 0
для n в диапазоне (1000):
    двери = [1, 2, 3]
    carDoor = random.choice(двери)
    playerDoor = random.choice(двери)
    hostDoor = random.choice(list(set(doors) - set([carDoor, playerDoor])))
    # Чтобы придерживаться, просто закомментируйте следующую строку. 
    (playerDoor, ) = set(doors) - set([playerDoor, hostDoor]) # Игрок меняет двери местами.
    если playerDoor == carDoor:
        побед += 1
print str(round(wins / float(n) * 100, 2)) + '%'
 

Вот интерактивная версия:

 из случайного импорта в случайном порядке, выбор
машины,козы,итеры= 0, 0, 100
для i в диапазоне (итеры):
    двери = ['коза А', 'коза Б', 'автомобиль']
    перетасовать (двери)
    moderator_door = 'автомобиль'
    # Ход 1:
    selected_door = выбор(двери)
    распечатать выбранную_дверь
    двери.удалить(выбранная_дверь)
    print 'Вы выбрали дверь с неизвестным объектом'
    #2 ход:
    в то время как moderator_door == 'автомобиль':
        moderator_door = выбор(двери)
    двери.удалить(moderator_door)
    print 'Модератор открыл дверь с помощью ', moderator_door
    #Поворот 3:
    solution=raw_input('Хотите поменять дверь? [yn]')
    если решение=='y':
        приз = двери[0]
        print 'У вас есть дверь с', приз
    Элиф решение == 'n':
        приз = выбранная_дверь
        print 'У вас есть дверь с', приз
    еще:
        приз = 'ОШИБКА'
        итер += 1
        напечатать 'ОШИБКА: неизвестная команда'
    если приз == 'автомобиль':
        автомобили += 1
    Элиф приз! = 'ОШИБКА':
        козы += 1
напечатать '==============================='
распечатать 'РЕЗУЛЬТАТЫ'
напечатать '==============================='
печать 'Козы:', козы
print 'Автомобили :', автомобили
 

Мое решение с пониманием списка для имитации проблемы

 из случайного импорта randint
N = 1000
деф имитировать (N):
    car_gate=[randint(1,3) для x в диапазоне(N)]
    gate_sel=[randint(1,3) для x в диапазоне(N)]
    score = sum([True, если car_gate[i] == gate_sel[i] или ([posible_gate для posible_gate в [1,2,3] if posible_gate != gate_sel[i]][randint(0,1)] == car_gate[i]) иначе False для i в диапазоне (N)])
    return 'вы выигрываете %s раз, когда меняете свой выбор. ' % (с плавающей запятой (оценка) / с плавающей запятой (N))
 

print simulator(N)

Образец не мой

 # -*- Кодировка: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python -Ou
# Автор: kocmuk.ru, 2008 г.
импортировать случайный
num = 10000 # количество игр, которые нужно сыграть
win = 0 # инициализируем количество побед, если не изменим наш первый выбор
for i in range(1, num): # играть в игры "num"
    if random.randint(1,3) == random.randint(1,3): # если выиграть при первом выборе
        win +=1 # увеличение количества побед
print "Я не меняю первый выбор и выигрываю:", win, " games"
print "Я меняю первоначальный выбор и выигрываю:", num-win, " games" # проигрыш "not_change_first_choice является выигрышем при изменении
 

Я обнаружил, что это самый интуитивный способ решения проблемы.

 случайный импорт
# game_show вернет True/False, если участник выиграл/проиграл машину:
def game_show (knows_bayes):
    двери = [i для i в диапазоне (3)]
    # Пусть машина будет за этой дверью
    car = random. choice(двери)
    # Участник выбирает эту дверь..
    выбор = random.choice(двери)
    # ..поэтому хост открывает другую (случайную) дверь, за которой нет машины
    open_door = random.choice([i для i в дверях, если я не в [автомобиле, выбор]])
    # Если участник known_bayes, то теперь она поменяет двери
    если know_bayes:
        choice = [i для i в дверях, если я не в [choice, open_door]][0]
    # Выиграл ли участник автомобиль?
    если выбор == автомобиль:
        вернуть Истина
    еще:
        вернуть ложь
# Давайте запустим game_show() для двух участников. Один знает_байес, а другой нет.
победы = [0, 0]
пробеги = 100000
для x в диапазоне (0, работает):
    если game_show(Истина):
        победы[0] += 1
    если game_show(False):
        победы[1] += 1
print "Если участник знает_bayes, он выигрывает в %d %% случаев." % (с плавающей запятой (выигрыши [0])/пробеги * 100)
print "Если участник НЕ знает_байес, он выигрывает в %d %% случаев." % (с плавающей запятой (победы [1])/пробеги * 100)
 

Это выводит что-то вроде

 Если участник know_bayes, он выигрывает в 66 % случаев. 
Если участник НЕ знает_байес, он выигрывает в 33 % случаев.
 

Прочитайте сегодня главу о знаменитой задаче Монти Холла. Это мое решение.

 случайный импорт
защита one_round():
    двери = [1,1,0] # 1==коза, 0=машина
    random.shuffle(doors) # перетасовать двери
    выбор = случайный.randint(0,2)
    возвратные двери[выбор]
    #Если выбран козел, это означает, что игрок проигрывает, если он/она не меняется.
    #Этот метод возвращает, если игрок выигрывает или проигрывает, если он/она изменился. выигрыш = 1, проигрыш = 0
деф зал():
    change_wins = 0
    N = 10000
    для индекса в диапазоне (0, N):
        change_wins += one_round()
    распечатать change_wins
зал()
 

Обновленное решение

Обновление, на этот раз с использованием модуля enum . Опять же, стремясь к краткости, используя наиболее выразительные возможности Python для рассматриваемой проблемы:

 из enum import auto, Enum
из случайного импорта
Приз класса (перечисление):
    КОЗА = авто ()
    АВТОМОБИЛЬ = авто()
items = [Prize. GOAT, Приз.GOAT, Приз.CAR]
количество_испытаний = 100000
количество_выигрышей = 0
# Перетасовка призов за дверью. Игрок выбирает случайную дверь, а Монти выбирает
# первая из двух оставшихся дверей не является автомобилем. Затем игрок
# изменяет свой выбор на оставшуюся дверь, которая еще не была выбрана.
# Если это машина, увеличьте количество побед.
для испытания в диапазоне (num_trials):
    перетасовать (предметы)
    игрок = рандом (длина (предметы))
    monty = next(i для i, p в enumerate(items), если i != игрок и p != Prize.CAR)
    player = next(i for i in range(len(items)) if i не в (player, monty))
    num_wins += items[player] is Prize.CAR
print(f'{num_wins}/{num_trials} = {num_wins / num_trials * 100:.2f}% побед')
 

---

Предыдущее решение

Еще одно «доказательство», на этот раз с Python 3. Обратите внимание на использование генераторов для выбора 1) какую дверь открывает Монти и 2) на какую дверь переключается игрок.

 случайный импорт
items = ['коза', 'коза', 'машина']
количество_испытаний = 100000
количество_выигрышей = 0
для испытания в диапазоне (num_trials):
    random. shuffle (предметы)
    игрок = случайный.randrange(3)
    monty = next(i для i, v в enumerate(items), если i != игрок и v != 'автомобиль')
    player = next(x вместо x в диапазоне (3), если x не в (player, monty))
    если items[player] == 'car':
        число_выигрышей += 1
        
print('{}/{} = {}'.format(num_wins, num_trials, num_wins / num_trials))
 

Монти никогда не открывает дверь машиной - в этом весь смысл шоу (он не твой друг и знает, что находится за каждой дверью)

3

Вот другой вариант, который мне кажется наиболее интуитивным. Надеюсь это поможет!

 случайный импорт
класс МонтиХолл():
    """Игровой симулятор Монти Холла."""
    защита __init__(сам):
        self.doors = ['Дверь #1', 'Дверь #2', 'Дверь #3']
        self.prize_door = случайный.выбор(self.doors)
        self.contestant_choice = ""
        self.monty_show = ""
        self.contestant_switch = ""
        self.contestant_final_choice = ""
        само. результат = ""
    def Contestant_Chooses (я):
        self.contestant_choice = random.choice(self.doors)
    защита Monty_Shows (я):
        monty_choices = [дверь за дверью в self.doors, если дверь не в [self.contestant_choice, self.prize_door]]
        self.monty_show = случайный.выбор(monty_choices)
    def Contestant_Revises(я):
        self.contestant_switch = random.choice([Истина, Ложь])
        если self.contestant_switch == True:
            self.contestant_final_choice = [дверь за дверью в self.doors, если дверь не в [self.contestant_choice, self.monty_show]][0]
        еще:
            self.contestant_final_choice = self.contestant_choice
    Оценка защиты (самостоятельно):
        если self.contestant_final_choice == self.prize_door:
            self.outcome = "Победа"
        еще:
            self.outcome = "Проиграть"
    деф _ShowState (я):
        напечатать "-" * 50
        print "Двери %s" % self.doors
        print "Призовая дверь %s" % self.prize_door
        print "Выбор участника %s" % self. contestant_choice
        print "Шоу Монти %s" % self.monty_show
        print "Переключение участников %s" % self.contestant_switch
        print "Окончательный выбор участника %s" % self.contestant_final_choice
        напечатать "Результат %s" % self.outcome
        напечатать "-" * 50
Switch_Wins = 0
NoSwitch_Wins = 0
Switch_Lose = 0
NoSwitch_Lose = 0
для x в диапазоне (100000):
    игра = МонтиХолл()
    game.Contestant_Chooses()
    игра.Monty_Shows()
    game.Contestant_Revises()
    игра.Счет()
    # Подсчитайте баллы
    если game.contestant_switch и game.outcome == "Победа": Switch_Wins = Switch_Wins + 1
    если нет (game.contestant_switch) и game.outcome == "Win": NoSwitch_Wins = NoSwitch_Wins + 1
    если game.contestant_switch и game.outcome == "Проиграть": Switch_Lose = Switch_Lose + 1
    если нет (game.contestant_switch) и game.outcome == "Проиграть": NoSwitch_Lose = NoSwitch_Lose + 1
напечатать Switch_Wins * 1.0 / (Switch_Wins + Switch_Lose)
вывести NoSwitch_Wins * 1.0 / (NoSwitch_Wins + NoSwitch_Lose)
 

Вывод остается прежним: переключение увеличивает ваши шансы на победу: 0,665025416127 против 0,33554730611 из предыдущего запуска.

Вот один, который я сделал ранее:

 import random
игра защиты():
    """
    Установите три двери, одну случайным образом с автомобилем позади и две с
    козы позади. Случайным образом выбираете дверь, затем ведущий забирает
    одна из коз. Верните результат в зависимости от того, застряли ли вы с
    ваш первоначальный выбор или переключился на другую оставшуюся закрытую дверь.
    """
    # Ни стик, ни переключатель еще не выиграли, поэтому установите для них обоих значение False
    палка = переключатель = ложь
    # Установить все двери на козлы (нули)
    двери = [0, 0, 0]
    # Произвольно поменять одну из коз на машину (одну)
    двери[random.randint(0, 2)] = 1
    # Случайным образом выберите одну из трех дверей
    выбор = двери[random.randint(0, 2)]
    # Если бы нашим выбором была машина (единица)
    если выбор == 1:
        # Тогда побеждает палка
        палка = правда
    еще:
        # В противном случае, потому что ведущий заберет другой
        # козел, переключение всегда будет побеждать. 
        переключатель = Истина
    возврат (палка, переключатель)
 

У меня также был код для многократного запуска игры, и я сохранил его и образец вывода в этом репозитории.

Вот мое решение проблемы MontyHall, реализованное на python.

Это решение использует numpy для скорости, а также позволяет изменять количество дверей.

 def montyhall (Испытания: «Количество испытаний», Двери: «Количество дверей», P: «Отладка вывода»):
    N = Trials # количество проб
    Размер двери = Двери+1
    Ответ = (nprand.randint(1,DoorSize,N))
    OtherDoor = (nprand.randint(1,DoorSize,N))
    UserDoorChoice = (nprand.randint(1,DoorSize,N))
    # это создаст вторую дверь, которая не является дверью, выбранной пользователем
    C = np.where((UserDoorChoice==OtherDoor)>0)[0]
    в то время как (len(C)>0):
        OtherDoor[C] = nprand.randint(1,DoorSize,len(C))
        C = np.where((UserDoorChoice==OtherDoor)>0)[0]
    # поместите автомобиль в качестве другого варианта, если пользователь ошибся
    D = np. where((UserDoorChoice!=Ответ)>0)[0]
    ДругаяДверь[D] = Ответ[D]
    '''
    ЕслиПользователь Остается = 0
    ЕслиПользовательские Изменения = 0
    для n в диапазоне (0, N):
        IfUserStays += 1 if Answer[n]==UserDoorChoice[n] else 0
        IfUserChanges += 1 if Answer[n]==OtherDoor[n] else 0
    '''
    IfUserStays = float(len( np.where((Answer==UserDoorChoice)>0)[0]))
    IfUserChanges = float(len( np.where((Answer==OtherDoor)>0)[0] ))
    если П:
        print("Ответ ="+str(Ответ))
        print("Другое ="+str(ДругаяДверь))
        print("UserDoorChoice="+str(UserDoorChoice))
        print("ДругаяДверь ="+str(ДругаяДверь))
        распечатать("результаты")
        print("UserDoorChoice="+str(UserDoorChoice==Answer)+" n="+str(IfUserStays)+" r="+str(IfUserStays/N))
        print("OtherDoor ="+str(OtherDoor==Answer)+" n="+str(IfUserChanges)+" r="+str(IfUserChanges/N))
    возврат IfUserStays/N, IfUserChanges/N
 

Я только что обнаружил, что глобальный коэффициент выигрыша составляет 50%, а коэффициент проигрыша - 50%. .. Это соотношение выигрыша или проигрыша в зависимости от выбранного окончательного варианта.

• %Выигрышей (оставшихся): 16,692
• %Выигрышей (переключение): 33,525
• %Потери (оставшиеся) : 33,249
• %Потери (переключение) : 16,534

Вот мой код, который отличается от вашего + с комментариями, чтобы вы могли запускать его с небольшими итерациями:

 import random as r
#iterations = int(raw_input("Сколько итераций? >> "))
итераций = 100000
двери = ["коза", "коза", "машина"]
wins_staying = 0
wins_switching = 0
loss_staying = 0
loss_switching = 0
для i в диапазоне (итерации):
 # Перемешать варианты
 r.shuffle (двери)
 # print("Конфигурация дверей: ", двери)
 # Хозяин всегда будет знать, где машина
 car_option = двери.index("автомобиль")
 # print("автомобиль в опции: ", car_option)
 # Задаем параметры пользователю
 доступные_опции = [0, 1, 2]
 # Пользователь выбирает опцию
 user_option = r.choice (доступные_опции)
 # print("Опция пользователя: ", user_option)
 # Убираем опцию
 если (user_option != car_option ) :
 # В случае, если дверь является козловой дверью для пользователя
 # просто оставляем дверь машины и дверь пользователя
 available_options = [user_option, car_option]
 еще:
 # В случае, если дверь является дверью автомобиля
 # пытаемся оставить одну случайную дверь
 available_options.