随机数生成中的Python代码翻译问题或语言差异

我是Python新手，没有使用QBasic的经验。我用Python运行了一个模拟，得出了理论上错误的值。然后我用QBasic运行它，得出了理论上的预测值

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下面是测试用例。我只计算了概率P（0.9

您的Python代码是完全错误的。我认为您希望它执行以下操作：

• 取两个数组，a和b，每个数组包含由某个随机函数生成的10000个数字。（等效地，每个数组包含来自给定分布数据的10000个样本。）
• 将这些值配对成10000对，每对取a中的一个元素和b中的一个元素
• 取每对的总和
• 数一数这10000对总和中有多少在0.9到1.8之间
• 将上述计数除以10000，得到从这些分布中提取的任何给定数据对总和在0.9到1.8之间的概率，并打印该概率

然而，您的sim卡（a、b）功能正在做一些完全不同的事情。基本上，您实际做的是：

• 将两个10000元素数组连接起来，形成其元素的20000元素数组
• 取这个新的20000个元素数组中大于0.9的所有元素之和
• 把总数除以10000，然后打印出来

此算法与Q-Basic代码中的任何内容都不相似

如果我正确理解了您的问题，我认为您希望sim卡功能如下：

def sim(x_sample, y_sample):

    count = 0
    for i in range(10000):
        if 0.9 <= x_sample[i] + y_sample[i] <= 1.8:
            count += 1

    probability = count/10000.0

    print("P(a < x <= b) : {0:8.4f}".format(probability))

def sim卡（x_样本，y_样本）：
计数=0
对于范围（10000）内的i：
如果0.9您的Python代码完全错误。我认为您希望它执行以下操作：


取两个数组，a和b，每个数组包含由某个随机函数生成的10000个数字。（等效地，每个数组包含来自给定分布数据的10000个样本。）
将这些值配对成10000对，每对取a中的一个元素和b中的一个元素
取每对的总和
数一数这10000对总和中有多少在0.9到1.8之间
将上述计数除以10000，得到从这些分布中提取的任何给定数据对总和在0.9到1.8之间的概率，并打印该概率

然而，您的sim卡（a、b）功能正在做一些完全不同的事情。基本上，您实际做的是：


将两个10000元素数组连接起来，形成其元素的20000元素数组
取这个新的20000个元素数组中大于0.9的所有元素之和
把总数除以10000，然后打印出来

此算法与Q-Basic代码中的任何内容都不相似

如果我正确理解了您的问题，我认为您希望sim卡功能如下：

def sim(x_sample, y_sample):

    count = 0
    for i in range(10000):
        if 0.9 <= x_sample[i] + y_sample[i] <= 1.8:
            count += 1

    probability = count/10000.0

    print("P(a < x <= b) : {0:8.4f}".format(probability))

def sim卡（x_样本，y_样本）：
计数=0
对于范围（10000）内的i：
如果0.9，请不要一问两个问题。如果你对Python有具体问题，请问Python问题。如果你对QBasic有具体问题，请问QBasic问题。你用什么值调用sim（a，b）
？你的代码从来不会这样。请不要一问两个问题。如果你对Python有具体问题，请问Python问题。如果你对QBasic有具体问题，请问QBasic问题。你用什么值调用
sim（a，b）
？你的代码永远不会。谢谢！！很好的解释。如果可以的话，我会竖起两个大拇指。buggered或其他任何轻描淡写的说法。第四个例子是这样的：print“case 4:”sim（[0.25 if random（）<0.8 else 1.5表示范围内的r（10000）]，[0.25 if random（）<0.8 else 1.5表示范围内的r（10000）]）所以我对0.9,1.8进行排序，然后进行求和。它应该是一个求和（）然后再对0.9,1.8进行排序。谢谢你！！很好的解释。如果可以的话，我会竖起两个大拇指。buggered或者其他什么都是轻描淡写的。第四个案例看起来像这样：打印“案例4:[0.25 if random（）<0.8 else 1.5 for r in random（10000）]，[0.25 if random（）<0.8或者1.5表示范围（10000）]内的r，所以我对0.9,1.8进行排序，然后求和。它应该是一个sum（），然后对0.9,1.8进行排序。
RANDOMIZE
FOR i = 1 TO 10000
    X1 = RND(1)
    X2 = RND(1)
    Y = X1+X2
    IF (Y>0.9) AND (Y<=1.8) THEN C=C+1
NEXT i

PRINT C/10000

RANDOMIZE
FOR i = 1 TO 10000
    X1 = (-0.5)*(LOG(1-RND(1)))
    X2 = (-0.5)*(LOG(1-RND(1)))
    Y = X1+X2
    IF (Y>0.9) AND (Y<=1.8) THEN C=C+1
NEXT i

PRINT C/10000

RANDOMIZE
FOR i = 1 TO 10000
    X1 = RND(1)
    X2 = RND(1)*2
    Y = X1+X2
    IF (Y>0.9) AND (Y<=1.8) THEN C=C+1
NEXT i

PRINT C/10000

RANDOMIZE
FOR i = 1 TO 10000
    X14 = RND(1)
    X24 = RND(1)
    IF (X14<0.8) THEN X41=0.25 ELSE X41=1.5
    IF (X24<0.8) THEN X42=0.25 ELSE X42=1.5
    Y = X1+X2
    IF (Y>0.9) AND (Y<=1.8) THEN C=C+1
NEXT i

PRINT C/10000

case 1: P(a < x <= b) :  0.5715 
case 2: P(a < x <= b) :  0.3371 
case 3: P(a < x <= b) :  0.4413 
case 4: P(a < x <= b) :  0.3213 

def sim(x_sample, y_sample):

    count = 0
    for i in range(10000):
        if 0.9 <= x_sample[i] + y_sample[i] <= 1.8:
            count += 1

    probability = count/10000.0

    print("P(a < x <= b) : {0:8.4f}".format(probability))

>>> from random import random
>>> 
>>> sim([random() for i in range(10000)],
...     [random() for i in range(10000)])
P(a < x <= b) :   0.5746
>>>      
... from math import log
>>> 
>>> sim([-0.5*log(1-random()) for i in range(10000)],
...     [-0.5*log(1-random()) for i in range(10000)])
P(a < x <= b) :   0.3405
>>>     
... sim([random() for i in range(10000)],
...     [2*random() for i in range(10000)])
P(a < x <= b) :   0.4479