python模拟给定理论概率的实际发生次数

Question

目标是模拟给定理论概率的实际发生次数

例如，6面有偏骰子的落地概率（1,2,3,4,5,6）为（0.1,0.2,0.15,0.25,0.1,0.2）。 掷骰子1000次，并输出模拟得到每个面的次数

我知道numpy.random.choices提供了生成每次滚动的功能，但我需要每个面的落地次数的摘要。 对于上述内容，Python的最佳脚本是什么

Answer 1

也可以不用Numpy完成

import random
random.choices([1,2,3,4,5,6], weights=[0.1,0.2,0.15,0.25,0.1,0.2], k=1000)

Answer 2

Numpy可以轻松高效地完成以下任务：

faces = np.arange(0, 6)
faceProbs = [0.1, 0.2, 0.15, 0.25, 0.1, 0.2]        # Define the face probabilities
v = np.random.choice(faces, p=faceProbs, size=1000) # Roll the dice for 1000 times
counts = np.bincount(v, minlength=6)                # Count the existing occurrences
prob = counts / len(v)                              # Compute the probability