真实的Python随机百分比

Question

真实的Python随机百分比

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我不理解在《Real Python》书中找到的这个语法，希望能得到一些澄清。

from __future__ import division
from random import random

total_A_wins = 0
total_B_wins = 0

trials = 100000
for trial in range(0, trials):
    A_win = 0
    B_win = 0
    if random() < .87: # 1st region
        A_win += 1
    else:
        B_win += 1
    # determine overall election outcome
    if A_win > B_win:
        total_A_wins += 1
    else:
        total_B_wins += 1

print "Probability A wins:", total_A_wins/trials
print "Probability B wins:", total_B_wins/trials

在这个例子中，他们说A有87%的获胜机会。但是，如何使用random() < .87表示A会获得87%的胜利？

当我阅读它时，它说：如果随机数小于.87

我希望澄清的是random小于.87对我来说没有意义。

- sayth

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Martijn Pieters · Accepted Answer

random.random()的返回值在区间[0.0, 1.0)上均匀分布（包括0.0但不包括1.0），因此它有平等的机会命中该范围内的任何值。

这意味着87%的时间会选择小于0.87的值。

如果您将其更改为测试random() < 1.0，那么测试将始终通过，100%的时间。如果您将其更改为random() < 0.0，则永远不会通过，所以0%的时间。并且由于分布是均匀的，random() < 0.5将在一半的时间内为True，因为另一半的时间内将选择范围 [0.5, 1.0)内的值。

您可以把它看作是掷骰子；使用标准6面骰子，您100%的时间都会掷出小于7的值。您永远不会掷出小于1的值，50%的时间会掷出小于4的值（即1、2或3），而66.67%的时间会掷出小于5的值（因此所有投掷的三分之二）。random.random()返回值只是比仅具有6个不同值的值范围要大得多。