python抛硬币正反各出现一次的概率

假设抛一次硬币出现正面的概率是p，则出现反面的概率是1-p。

要正反各出现一次，需要先出现一次正面，再出现一次反面，或者先出现一次反面，再出现一次正面。

因此，正反各出现一次的概率为：

P = 2 p (1-p) = 2 (1-p) p

其中，2表示两种情况的组合数。

由于硬币只有正反两面，因此p+（1-p）=1，即p=05。

带入公式得到：

P = 2 05 05 = 05

因此，python抛硬币正反各出现一次的概率是05。

假设抛硬币的结果是随机的，并且正反两面出现的概率相等。那么，抛一枚硬币连续出现6次相同面的概率为：

cssCopy codeP = (1/2)^6 = 1/64 ≈ 00156

即每次抛硬币连续出现6次相同面的概率大约为00156。

下面是一个简单的Python程序，可以模拟抛硬币并计算连续出现6次相同面的概率：

pythonCopy codeimport random

n = 1000000 # 抛硬币的次数count = 0 # 记录连续出现6次相同面的次数for i in range(n):

result = [randomrandint(0, 1) for j in range(6)] # 抛6次硬币

if resultcount(0) == 6 or resultcount(1) == 6: # 判断是否连续出现6次相同面

count += 1print("连续出现6次相同面的概率为：", count/n)

在这个程序中，我们抛了100万次硬币，并记录了连续出现6次相同面的次数。最后，我们通过除以总次数来计算概率，并输出结果。

需要注意的是，这个程序中的结果是基于随机抽样的统计，因此和理论值略有偏差。但是，当抛硬币的次数足够大时，实验结果会趋近于理论值。

#include<stdioh>

#include<stdlibh>

#include<timeh>

#define INT_MAX  100

void main()

{

  int n,zhengsum=0,fansum=0;

  srand(time(NULL));

  scanf("%d",&n);

  while(n--)

  {

      if(rand()%INT_MAX10/INT_MAX>05)

          zhengsum++;

      else

          fansum++;

  }

  printf("正面数：%d 反面数: %d\n",zhengsum,fansum);

}

讲个大致思路: 运用随机函数 =IF(RAND()>05,1,0)让单元格生成 0或者 1的数字，向下复制1万行，在10001行求和，如果你要这样的实验多做几次可以横向的复制A列进行取样，至于你的图表，根据你的要求可以做出 平均概率，边缘概率等不同的实验数据。

希望对你有帮助。

Private Sub Command1_Click()

Dim a, c, i As Integer

Dim b As Single

Text1Text = ""

a = Val(Text2Text)

For i = 1 To a

b = Rnd 1

If b < 05 Then

Text1Text = Text1Text & "正"

Else

Text1Text = Text1Text & "反"

End If

Next

End Sub

注：text1显示结果。

text2输入实验次数。

command1按钮为实验开始

#include <iostreamh>

#include "stdafxh"

#include<iomaniph>

#include "stdioh"

#include "stdlibh"

void main()

{

long int i,zhengmian=0,fanmian=0,a;

for (i=1;i<101;i++)

{

a=rand()%2;

if(a==1)zhengmian=zhengmian+1;

if(a==0)fanmian=fanmian+1;

}

cout<<"正面的次数为："<<zhengmian<<"次"<<endl;

cout<<"反面的次数为："<<fanmian<<"次"<<endl;

}

这个很简单的，你想的太复杂了

A=rand(1000,4);

b=A>05;

c=sum(b,2);

d=find(c==3);

P=A(d,:);

p=length(d)/1000;

这个程序就能实现了，P就是你需要记录的满足的数据，p是出现的概率，你会发现p大约为1/4

有两种办法：

第一种就是用随机数进行模拟，然后进行至少100轮的模拟，取平均数

第二种就是用公式，根据概率学进行公式推导，然后使用C语言进行计算。

第一种并不能很准确，但是有说服力，模拟轮数越多越趋向于准确

第二种准确并有说服力，但是需要理论支持去计算。

公式的话：

全部可能出现的排列，是2的1000次方

特定位置可能出现满足的排列，比如前10个都是正面，剩下的随便排列，就是2的990次方

特定位置数，一共是991个

所以，几率就是：991 2^990 / 2^1000

(好久没有算过了，可能不太对，但是思路差不多，你好好想想吧)

因为，前11个都是正面的，同时满足第一个和第二个位置的，是重复，需要排除一个，所以还需要额外考虑排除，需要进行处理一下……实际比上述的几率小，具体公式仍需推导……非专业人员帮不到你

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