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|---|---|---|---|---|
| 5e44414f903586ffb414c950 | Calculadora de probabilidade | 10 | 462364 | probability-calculator |
--description--
Você trabalhará neste projeto com nosso código inicial do Replit.
--instructions--
Suponha que haja um chapéu contendo 5 bolas azuis, 4 bolas vermelhas e 2 bolas verdes. Qual é a probabilidade de um sorteio aleatório de 4 bolas conter pelo menos 1 bola vermelha e 2 bolas verdes? Embora seja possível calcular a probabilidade usando matemática avançada, uma maneira mais fácil é escrever um programa para realizar um grande número de experimentos para estimar uma probabilidade aproximada.
Para este projeto, escreva um programa para determinar a probabilidade aproximada de retirar certas bolas aleatoriamente de um chapéu.
Primeiro, crie uma classe Hat em prob_calculator.py. A classe deve ter um número variável de argumentos que especificam o número de bolas de cada cor que estão no chapéu. Por exemplo, um objeto da classe poderia ser criado de qualquer uma dessas maneiras:
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)
Um chapéu será sempre criado com pelo menos uma bola. Os argumentos passados para o objeto de chapéu após a criação devem ser convertidos em uma variável de instância contents. contents deve ser uma lista de strings contendo um item para cada bola no chapéu. Cada item da lista deve ser um nome de cor que representa uma única bola dessa cor. Por exemplo, se sua instância de Hat for {"red": 2, "blue": 1}, contents deve ser ["red", "red", "blue"].
A classe Hat deve ter um método draw que aceita um argumento indicando o número de bolas a serem retiradas do chapéu. Este método deve remover bolas aleatoriamente de contents e retornar essas bolas como uma lista de strings. As bolas não devem voltar ao chapéu durante a retirada, à semelhança de uma experiência sem substituição. Se o número de bolas a serem retiradas exceder a quantidade disponível, retorne todas as bolas.
Em seguida, crie uma funçãoexperimentem prob_calculator.py (não dentro da classe Hat). Esta função deve aceitar os seguintes argumentos:
hat: Um objeto de chapéu contendo bolas que devem ser copiadas dentro da função.expected_balls: Um objeto indicando o grupo exato de bolas que se tentará retirar do chapéu para o experimento. Por exemplo, para determinar a probabilidade de retirar 2 bolas azuis e 1 bola vermelha do chapéu, definaexpected_ballscomo{"blue":2, "red":1}.num_balls_drawn: O número de bolas a serem retiradas do chapéu em cada experimento.num_experiments: O número de experimentos a serem realizados. Quanto mais experimentos realizados, mais precisa será a probabilidade aproximada.
A função experiment deve retornar uma probabilidade.
Por exemplo, digamos que você quer determinar a probabilidade de obter pelo menos 2 bolas vermelhas e 1 bola verde ao retirar 5 bolas de um chapéu contendo 6 bolas pretas, 4 vermelhas, e 3 verdes. Para fazer isso, realizamos N experimentos, contamos quantas vezes M nós obtivemos pelo menos 2 bolas vermelhas e 1 bola verde, e estimamos a probabilidade como M/N. Cada experimento consiste em começar com um chapéu contendo as bolas especificadas, retirar várias bolas e verificar se retiramos as bolas que estávamos tentando retirar.
Veja como você chamaria a função experiment com base no exemplo acima de 2.000 experimentos:
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)
Como isto é baseado em sorteios aleatórios, a probabilidade será ligeiramente diferente cada vez que o código for executado.
Dica: Considere usar os módulos que já estão importados na parte superior de prob_calculator.py. Não inicialize uma seed aleatória dentro de prob_calculator.py.
Desenvolvimento
Escreva seu código em prob_calculator.py. Para o desenvolvimento, você pode usar main.py para testar seu código. Clique no botão "Run" e main.py será executado.
O boilerplate inclui declarações de import para os módulos copy e random. Considere usá-los no seu projeto.
Testes
Os testes unitários para este projeto estão em test_module.py. Importamos os testes de test_module.py em main.py para a sua conveniência. Os testes serão executados automaticamente sempre que você clicar no botão "Run".
Envio
Copie o URL do seu projeto e envie-o para o freeCodeCamp.
--hints--
Ele deve calcular as probabilidades corretamente e passar em todos os testes.
--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.
*/