Python模拟时时彩尾号玩法:随机与概率策略的胜率对比
本文使用Python和Jupyter Notebook模拟时时彩尾号玩法,对比完全随机购买与基于前N期出现频率选择最小概率数字两种策略的长期胜率。通过10000次模拟实验,结果显示后者虽在统计上略微提升胜率,但无法改变期望值为负的数学本质。文章强调理性看待概率,珍爱生命,远离黄赌毒。
实验环境与背景介绍
本文实验环境基于Jupyter Notebook与Anaconda发行版。
以时时彩中的一种尾号玩法为例:投注金额为2元,若中奖则获得20元奖金。在该规则下,每个数字出现的理论概率相等。
目前探讨两种主要的投注策略:
- 第一种为完全随机购买。由于人类是感性动物,极易受周围环境干扰,生活中的“完全随机”实际上并不存在。
- 第二种为基于概率分析购买。通过统计前N期各数字出现的频率,选择出现概率最小的n个数字进行投注。
完全随机购买策略模拟
首先导入必要的Python库。
import numpy as np
定义第一种玩法:完全随机购买逻辑。
def play_lottery(my_money,play_num,money):
'''
随机选择数的中奖率
result:结果字典
num:用于统计每个数字出现次数
my_money:我的余额
play_num:投注期数
money:投注额
flag: 1代表赢钱 0则相反 2表示不输不赢
'''
flag = 1
temp = my_money
result = {'0':0,
'1':1,
'2':2,
'3':3,
'4':4,
'5':5,
'6':6,
'7':7,
'8':8,
'9':9}
data = np.random.randint(0,10,(play_num,1))
num = np.zeros((10,1))
for i in data:
play = np.random.randint(0,10,(5,1))
if i in play:
temp = temp + money
else:
temp = temp - money
if result[str(i[0])] == i[0]:
num[i[0]] = num[i[0]] + 1
print('我的余额:',temp)
print('开奖结果统计:\n',num[0][0],num[1][0],num[2][0],num[3][0],num[4][0],num[5][0],num[6][0],num[7][0],num[8][0],num[9][0])
if temp < my_money:
flag = 0
elif temp == my_money:
flag = 2
return flag
相关模拟代码实现如下。
i = 0
binary = np.zeros((3,1))
while i < 10000:
binary[play_lottery(1000,10,10)][0] += 1
i = i + 1

模拟结果显示,在完全随机策略下,输:赢:平的次数比例约为6037:1886:2077。
基于概率的购买策略模拟
定义第二种玩法:基于历史概率的购买逻辑。
首次投注时,假设玩家已掌握前N期开奖号码的统计规律,即各个数字出现的实际次数。
具体实现方法如下:
def play_lottery2(my_money,play_num,money):
'''
随机选择数的中奖率
result:结果字典
num:用于统计每个数字出现次数
my_money:我的余额
play_num:投注期数
money:投注额
flag: 1代表赢钱 0则相反 2表示不输不赢
'''
flag = 1
temp = my_money
result = {'0':0,
'1':1,
'2':2,
'3':3,
'4':4,
'5':5,
'6':6,
'7':7,
'8':8,
'9':9}
data = np.random.randint(0,10,(play_num,1))
num = np.zeros((10,1))
num_first = np.random.randint(0,10,(10,1))
is_one = 1
for i in data:
if is_one == 1:
play = np.argsort(num_first,axis=0).reshape(-1,1)[0:5]
is_one = 0
play = np.argsort(num,axis=0).reshape(-1,1)[0:5]
if i in play:
temp = temp + money
else:
temp = temp - money
if result[str(i[0])] == i[0]:
num[i[0]] = num[i[0]] + 1
print('我的余额:',temp)
print('开奖结果统计:\n',num[0][0],num[1][0],num[2][0],num[3][0],num[4][0],num[5][0],num[6][0],num[7][0],num[8][0],num[9][0])
if temp < my_money:
flag = 0
elif temp == my_money:
flag = 2
return flag
相关模拟代码实现如下。
i = 0
binary = np.zeros((3,1))
while i < 10000:
binary[play_lottery2(1000,10,10)][0] += 1
i = i + 1

采用基于概率购买的策略后,各项结果比例如下:
此时输:赢:平的比例变为3733:3761:2506。
两种策略结果对比与警示
与之前的完全随机购买策略相比,
输:赢:平的比例为6037:1886:2077。
可以看出,赢得几率有所提升,甚至出现了赢钱次数大于输钱次数的情况,这容易让人产生通过此方法获利的错觉。
回归理性讨论。必须强调:珍爱生命,远离黄赌毒。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。
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