Python时间函数不一致性

我被分配了一个任务，我必须创建两个小函数，以相同的机会给出“正面”或“反面”，类似地，用6张脸掷骰子，1，2，3，4，5或6

重要提示：我无法在此任务中使用randint或类似函数

所以我创建了这两个函数，它们利用python库中的time（毫秒的第一位）函数生成一个“伪随机数”：

import time

def dice():
    ctrl = False
    while ctrl == False:
            m = lambda: int(round(time.time() * 1000))
            f = m()
            d = abs(f) % 10
            if d in range(1,7):
                    return d
                    ctrl = True


def coin():
        m = lambda: int(round(time.time() * 1000))
        f = m()
        if f % 2 == 0:
                return "Tails"
        elif f == 0:
                return "Tails"
        else:
                return "Heads" (EDIT: I don't know why i typed "Dimes" before)

然而，我观察到一种倾向，即在“头”上加上“尾”，因此我创建了一个函数来测试100次投掷中“尾”和“头”的百分比：

def _test():
    ta = 0
    he = 0
    x = 100
    while x > 0:
        c = coin()
        if c == "Tails":
            ta += 1
        else:
            he += 1
    x -= 1
    time.sleep(0.001)
print("Tails:%s Heads:%s" % (ta, he))

试验结果为（多次）：

所以我对骰子函数做了同样的事情，结果是：

1:20 2:20 3:10 4:20 5:10 6:20

因此，正如您所看到的，由于某些原因，我无法推断-如果是由于我的错误或其他原因-时间函数有一个趋势，即给出较少的“3”和“5”，并且再次运行测试，使用所有数字（包括0、7、8和9），我已经看到这种趋势扩展到“0”和“7”

如能就此事提出一些见解和意见，我将不胜感激

编辑：

---

从

m=lambda:int（round（time.time（）*1000））中删除round（）函数

函数解决了问题-正如Makoto所回答的那样。

使用

轮

意味着，如果从基于时间的随机操作中获得的值彼此之间的距离相等（即，您“翻转”），您的硬币翻转函数将趋向于偶数由于您的计算机内部结构，您的硬币每半秒就更加稳定）

:

对于支持

round（）

的内置类型，将值四舍五入到最接近幂减去ndigit的10倍；如果两个倍数相等接近，则向偶数选择进行舍入（例如，

round（0.5）

和

round（-0.5）

均为0，

round（1.5）

均为2）

看来你的两种方法都有这种偏见；如果它们一个接一个地执行得太快，或者太接近一个时间戳，那么您可能会从中得到一个值：

>>> [dice() for x in range(11)]
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
>>> [coin() for x in range(11)]
['Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes']

---

您可以做的唯一现实的事情是，如果值彼此足够接近，则重新生成时间样本，这样您就不会遇到这样的基于时间的偏差，或者生成十个时间样本，然后取它们的平均值。原则上，如果您的计算机运行速度足够快，并且执行这些功能的速度足够快，它可能会拉取相同的时间戳，这将导致强烈的基于时间的偏差。

100模拟对于此类测试来说是不够大的样本量。为什么不运行100000多个模拟，看看结果如何不同呢？

56

和

44

在统计上真的有显著差异吗？可能是一个不太可能的结果与一个公平的硬币？对于骰子值也是如此。使用更大的样本量，然后进行一些静态模拟。我已经进行了更多的模拟（10000+），结果也有相同的趋势（在其他数字中，小于0,3,5,7:~650，大于1250）。克里斯·兰兹：我决不会在硬币上用+10%的几率来表示头部，很可能是

time.time（）

精确返回

.5

？当然这（几乎）永远不会发生？谢谢！我从算法中删除了round（）函数，这就完成了！现在的测试结果几乎是50/50，各不相同：

尾巴：45个头：55

<代码>尾部：54个头部：46个<代码>尾部：49个头部：51。这毕竟是我的错误。

>>> [dice() for x in range(11)]
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]
>>> [coin() for x in range(11)]
['Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes', 'Dimes']