如何用python对数据进行仿真

Python09

如何用python对数据进行仿真,第1张

1、首先分析页面源代码中翻页处的特征，按规则取下一页地址适合页面地址不连续时，可通过正则表达式实现，如果页面地址为连续的，则直接按连续的地址获取数据。 2、按以上特征获取后面地址，通过urllib.request.urlopen(url)得到首页面的数据。...

Python是一门高级且有趣的编程语言，除了网络爬虫、人工智能、数据分析之外，Python还可以进行游戏开发，为大家介绍五个支持Python的2D、3D游戏开发库。1、Cocos2d：是一系列开源软件框架，用于构建跨平台2D游戏和应用程序，由cocos2d-x、cocos2d-js、cocos2d-xna和cocos2d多种框架组成，像大鱼赌场、城堡冲突等小游戏，就是用此框架开发出来的。2、Panda3D：是由迪士尼开发的3D游戏引擎，一个用于Python和C++程序的3D渲染和游戏开发框架，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护，使用C++编写的，针对Python进行了完全的封装。3、Pygame：它是一组Python模块，用来编写游戏，可支持Python3.7，游戏例子有：纸牌游戏、超级马里奥、击球等多种游戏。4、Pyogre：ogre 3D渲染引擎的Python绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何3D应用，它的API更加稳定，也非常快速灵活。5、RenPy：一个视觉小说引擎，被世界各地的成千万的创造者所使用，它可以帮助你使用文字、图像和声音来讲述电脑和移动设备上的故事。RenPy是开放源码的，可免费的商业用途，易于学习的脚本语言任何人都能有效地编写大型视觉小说，它的Python脚本足以用来模拟游戏。

python仿真入门-Simulation(1)

——用一个简单的例子来开始

1.简单问题

扔三枚硬币，设在投掷3次朝上后，我们已经总计投掷了X次。求投掷六次以上的概率P（x>6）和期望E（X）。

2.数学求解

首先根据古典概率求解P（x>6）:

P（x>6）=6+6∗5+6∗5∗426

得到解为：P（x>6）=0.6903

然后求解期望E（X）

E(X)=∑x=3∞x∗(x−1)∗(x−2)2x∗12

得到解为：E(X)=13.8844

3.python源码

import random

r = random.Random(98765)

sumx = 0

count = 0

for rep in range(10000):

x = 0

consechds = 0

while True:

u = r.uniform(0.0,1.0)

if u <0.5:

consechds += 1

else:

consechds = 0

x += 1

if consechds == 3:

break

if x >6:

count += 1

sumx += x

print 'probability more than 6 tosses are needed =',count/10000.0

print 'mean number of tseees to get 3 consecutive head',sumx/10000.012345678910111213141516171819202122

4.源码理解

概念

可重复的实验：通过for循环实现，10000次循环已达到可重复的实验目的。

E（X）：通过10000次实验来求取均值

P（x>6）：10000次实验后x>6出现的情况除以总次数。

实验细节

行16，调用库函数uniform()，它可以产生[0,1)均匀分布的随机号码。如果产生大于0.5认为是正面，反之为反面。

在使用随机数时使用了固定的库（98765）