如何使用 np.random.randint() 掷 n 个骰子，注意每个骰子的面数可能不同，由向量 f 表示答案

【问题标题】：How to use np.random.randint() to roll n dice, noting that each has a potentially different number of faces denoted by a vector f如何使用 np.random.randint() 掷 n 个骰子，注意每个骰子的面数可能不同，由向量 f 表示
【发布时间】：2020-09-25 17:48:19
【问题描述】：

我正在尝试模拟单掷 n 骰子，其中每个骰子都可能具有 f 面。例如，如果 ????=[2,5,7]，则掷出三个具有 2、5 和 7 面的骰子。谢谢！

【问题讨论】：

similar though not identical question 的答案可能会有所帮助。
谢谢丹尼斯，但不幸的是，这个问题并没有解决我的问题，即为面部向量生成随机滚动。
这需要遍历一个列表，生成一个指定范围内的随机数，然后相加。这些都是相当简单的操作。其中有一个你不知道该怎么做吗？或者你不知道如何组合它们？

标签： python numpy random probability dice

【解决方案1】：

你可以在没有显式循环的情况下做到这一点。在此示例中，我将使用 numpy 1.17 中引入的“新”numpy 随机 API。在新的 API 中，随机整数是使用生成器的integers 方法生成的；它对应于旧的randint 方法：

In [22]: rng = np.random.default_rng()                                          

In [23]: f = np.array([2, 5, 7])                                                

In [24]: rng.integers(1, f + 1)                                                 
Out[24]: array([2, 4, 6])

要在一次调用中重复该过程n 次，请使用size 参数：

In [30]: n = 8                                                                  

In [31]: rng.integers(1, f + 1, size=(n, 3))                                    
Out[31]: 
array([[1, 3, 4],
       [1, 1, 5],
       [1, 3, 1],
       [2, 3, 1],
       [2, 2, 4],
       [2, 4, 2],
       [1, 1, 3],
       [2, 1, 7]])

【讨论】：

【解决方案2】：

我得到了它的工作：

    f=[3,4,5]
    outcomes= []
    for i in f:
        out = 1 + np.random.randint(i, size = len(f) )
        outcomes.append(out)

谢谢！

【讨论】：