使用Monte Carlo方法估算两骰子和为7的概率：Python代码错误排查求助

核心错误点 #

• 错误1：用浮点数模拟骰子点数
  骰子点数是1-6的整数，你用random.uniform(1,6)生成的是1到6之间的浮点数，两个浮点数相加恰好等于7的概率几乎为0，这是结果严重偏离理论值的根本原因。应该用random.randint(1,6)生成整数点数。

• 错误2：初始值设置错误
  sum_seven（成功次数）和dice_thrown（总投掷次数）初始化为1完全不合理——初始时没有进行任何投掷，这两个值都应该从0开始，否则会直接拉偏概率计算的初始结果。

• 错误3：样本量过小
  仅循环100次的样本量不足以支撑蒙特卡洛方法的稳定估计，误差会非常大，建议增大到10000次以上来降低波动。

修正后的代码 #

import random

def monte_carlo_estimation():
    sum_seven = 0
    dice_thrown = 0
    prob = 0

    # 增大样本量到10000次，提升估计稳定性
    for _ in range(10000):
        x = random.randint(1, 6)
        y = random.randint(1, 6)
        if x + y == 7:
            sum_seven += 1
        dice_thrown += 1
        prob = sum_seven / dice_thrown

    print(f"Estimate: {prob:.4f}")
    print(f"Theoretical probability: {6/36:.4f}")

if __name__ == '__main__':
    monte_carlo_estimation()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者steflikestocode