掷骰子的Python程序在掷骰子6之前计算掷骰子的数量 随机导入 sample_size=int（输入（“输入希望我滚动模具的次数：”） 如果（样本大小）

另一个示例输出：

import random

while True:
  sample_size = int(input("Enter the number of times you want me to roll a die: "))
  if sample_size > 0:
    break

roll_with_6 = 0
roll_count = 0

while roll_count < sample_size:
  roll_count += 1
  n = random.randint(1, 6)
  #print(n)
  if n == 6:
    roll_with_6 += 1

print(f'Probability to get a 6 is = {roll_with_6/roll_count}')

Enter the number of times you want me to roll a dile: 10
Probability to get a 6 is = 0.2

---

按照您的概念，我将创建一个包含每个卷的列表，然后使用enumerate计算每个

1

之间的索引数量，并将这些索引相加，使用标记作为标记

存储1出现之前的转鼓数总和的变量-OP

Sameple尺寸500：

---

是的，这是这个计算的合理解决方案，是的，它应该输出0.83（5/6）左右。@PM2Ring是的，我现在已经编辑了代码。

final=（counter2）/（样本大小）

缩进不正确。如果不使用变量'final'，其目的是什么。您在哪里定义和初始化

expect

？@yoonghm它应该是'final'（存储1出现前所用转鼓数总和的变量）请您解释一下您的

final=（计数器2）/（样本大小）

的逻辑是什么？

Enter the number of times you want me to roll a dile: 10
Probability to get a 6 is = 0.2

Enter the number of times you want me to roll a die: 1000000
Probability to get a 6 is = 0.167414

from random import randint

sample_size = 0
while sample_size <= 0:
    sample_size = int(input('Enter amount of rolls: '))

l = [randint(1, 6) for i in range(sample_size)]

start = 0
count = 0 

for idx, item in enumerate(l):
    if item == 1:
        count += idx - start
        start = idx + 1

print(l)
print(count)
print(count/sample_size)

Enter amount of rolls: 10
[5, 3, 2, 6, 2, 3, 1, 3, 1, 1]
7
0.7

Enter amount of rolls: 500
406
0.812