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  • Moyenne

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J'ai tout compris !

Mis à jour le 12/05/2020

Entraînez-vous en simulant le problème de Monty Hall avec Numpy

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À vous de jouer !

Contexte

Pour cet exercice, je vous demande simplement de refaire ce que nous avons fait dans le chapitre sur le problème de Monty Hall, mais en utilisant cette fois Numpy.  Vous allez donc simuler le problème de Monty Hall, et visualiser les résultats de vos simulations. Vous devrez assembler les deux fonctions  play_game  et  play  au sein d'une même fonction. Cette fonction devra générer un tableau Numpy des gains du joueur, et non pas une  list

Vous ne devrez pas faire appel à la librairie  random  de Python (mais vous utiliserez la librairie  random de Numpy). 

Votre code ne doit pas comporter de boucle (pas de  for) dans la partie calculatoire. Pour cela, vous devrez sûrement vous creuser un peu la tête. N'oubliez pas que Numpy peut très rapidement comparer les éléments de deux tableaux un à un. 

Vous devrez intégrer cette fonction dans un module Python. Votre notebook ne doit comporter aucune définition de fonction.

Votre notebook doit s'exécuter et générer les mêmes graphiques que ceux du cours.

Consigne

  1. Un fichier .py doit accompagner le notebook, avec à l'intérieur la définition d'une fonction.

  2. Le notebook doit utiliser la fonction du module pour simuler le jeu.

  3. La fonction ou le notebook ne doivent pas importer le module random (mais numpy.random), ou tout au moins ne pas l'utiliser.

  4. Les graphiques du chapitre doivent être reproduits (attention, nous faisons appels à des variables aléatoires, donc les graphiques ne seront pas forcément identiques).

  5. Le notebook doit être bien segmenté (tout le code ne doit pas être dans une seule cellule).

  6. Toutes les cellules doivent s'exécuter sans erreur (il faut les exécuter dans l'ordre !).

Vérifiez votre travail

Voici un exemple pour vous permettre de vérifier votre travail !

Exemple de certificat de réussite
Exemple de certificat de réussite