Files
2022-03-23 15:22:04 +01:00

4.3 KiB
Raw Permalink Blame History

id, title, challengeType, forumTopicId, dashedName
id title challengeType forumTopicId dashedName
5e44414f903586ffb414c950 概率计算器 10 462364 probability-calculator

--description--

你将通过使用我们的Replit 入门代码来完成本项目。

--instructions--

假设有一顶帽子,里面有 5 个蓝球、4 个红球和 2 个绿球。 随机抽取的 4 个球中至少包含 1 个红球和 2 个绿球的概率是多少? 虽然可以使用高等数学来计算概率,但更简单的方法是编写一个程序来执行大量实验来估计近似概率。

对于这个项目,你将编写一个程序来确定从帽子中随机抽取某些球的大致概率。

首先,在prob_calculator.py 中创建一个Hat 类。 该类应该采用可变数量的参数来指定帽子中每种颜色的球数。 例如,可以通过以下任何一种方式创建类对象:

hat1 = Hat(yellow=3, blue=2, green=6)
hat2 = Hat(red=5, orange=4)
hat3 = Hat(red=5, orange=4, black=1, blue=0, pink=2, striped=9)

一顶帽子总是至少有一个球。 创建时传递给 hat 对象的参数应转换为 contents 实例变量。 contents 应该是一个字符串列表,其中包含帽子中每个球的一个项目。 列表中的每一项都应该是一个颜色名称,代表该颜色的单个球。 例如,如果你的帽子是 {"red": 2, "blue": 1}contents 应该是 ["red", "red", "blue"]

Hat 类应该有一个 draw 方法,该方法接受一个参数,该参数指示要从帽子中抽取的球数。 此方法应该从 contents 中随机删除球,并将这些球作为字符串列表返回。 在抽取过程中球不应回到帽子中,类似于没有放回的黑盒实验。 如果要抽的球数量超过可用数量,则返回所有球。

接下来,在 prob_calculator.py(不是在 Hat 类中)创建一个 experiment 函数。 此函数应接受以下参数:

  • hat:一个包含球的帽子对象,应该在函数内复制。
  • expected_balls:一个对象,指示尝试从帽子中抽取的确切球组以进行实验。 例如,要确定从帽子中抽取 2 个蓝球和 1 个红球的概率,将 expected_balls 设置为 {"blue":2, "red":1}
  • num_balls_drawn:每次实验中从帽子中抽出的球数。
  • num_experiments:要执行的实验数量。 (进行的实验越多,近似概率就越准确。)

experiment 函数应该返回一个概率。

例如,假设你想确定当你从一个包含 6 个黑球、4 个红球和 3 个绿球的帽子中抽出 5 个球时,至少得到 2 个红球和 1 个绿球的概率。 为此,我们进行 N 次实验,记录其中我们至少得到 2 个红球和 1 个绿球的次数 M,并估计概率为M/N。 每个实验都包括从一顶装有指定球的帽子开始,抽取一些球,然后检查我们是否得到了我们想要得到的球。

以下是基于上面的示例调用 experiment 函数的方法,其中包含 2000 个实验:

hat = Hat(black=6, red=4, green=3)
probability = experiment(hat=hat,
                  expected_balls={"red":2,"green":1},
                  num_balls_drawn=5,
                  num_experiments=2000)

由于这是基于随机抽取的,因此每次运行代码时概率会略有不同。

提示:考虑使用已经在 prob_calculator.py 顶部导入的模块。 不要在 prob_calculator.py 中初始化随机种子。

开发

prob_calculator.py 中编写你的代码。 对于开发,你可以使用 main.py 来测试你的代码。 单击“运行”按钮,main.py 将运行。

样板文件包括 copyrandom 模块的 import 语句。 考虑在你的项目中使用它们。

测试

这个项目的单元测试在 test_module.py 中。 为了你的方便,我们将测试从 test_module.py 导入到 main.py。 只要你点击“运行”按钮,测试就会自动运行。

提交

复制项目的 URL 并将其提交给 freeCodeCamp。

--hints--

它应该能正确地计算概率,并通过所有测试。


--solutions--

/**
  Backend challenges don't need solutions,
  because they would need to be tested against a full working project.
  Please check our contributing guidelines to learn more.
*/