Python随机生成器的赔率与计算的赔率不同

Question

我有一个练习来模拟抽奖（从45分中抽出4个球）。我随机生成了一个由4个数字组成的列表，然后迭代地将其与进一步随机生成的4个数字集进行比较。这似乎是可行的，尽管尝试匹配的次数通常在10-100的千分之一，但是匹配4/45的几率应该接近5000分之一。当我把我的列表作为一组进行比较时，顺序应该无关紧要，所以我很困惑为什么与“理论”相比几率如此之低。我已经运行了几十次，而且总是以相同的输出。我是Python新手，所以我猜这里有一个基本错误，但是任何细节都会有所帮助。在

import random

def comparator(x,y):
    counter = 1
    while set(x) != set(y):
        y = random.sample(range(1,46),4)
        if set(x) == set(y):
            print x,y
            return counter
        else:
            counter +=1


#call the function 5 times 
for i in range(1,6):
    selection = random.sample(range(1,46),4)
    draw = []
    output = comparator(selection,draw)
    print "Iteration %d = %d attempts" %(i,output)

Answer 1

这是一道数学题。成功的几率实际上是：

math.factorial(46)/math.factorial(4)/math.factorial(46-4)

它是1到：

^{pr2}$

见https://en.wikipedia.org/wiki/Lottery_mathematics

实际上，你在第一次成功时就停止了，所以你的测量有点偏颇。在

Answer 2

检查你的数学。我计算概率的方法是，它是1/45*44*43*42/4！=148995。分子是因为采样时没有替换，因此，在选取第一个数字之后，匹配下一个数字的几率变为1/（n-1），依此类推。我除以4！因为顺序不重要，有4个！从45个数字中选择4个不需要替换的方法。在