为什么下面的代码没有给出大约 0.75 的返回概率？

Question

任务是模拟一对骰子的 10,000 次投掷，并计算当我们将两个骰子的结果相乘时，有多少次投掷产生偶数。这个想法是为了表明这应该非常接近理论概率 0.75。

我编写了以下代码，但它给出了 8167 次偶积抛出，而实际上它应该接近 7500。

np.random.seed(193)

#np.random.randint(0,7) is a (random) die 

count=0

for i in range(10000):

    

if np.mod(np.random.randint(0,7)*np.random.randint(0,7), 2)==0: 

        count+=1

count

（我知道有很多方法可以做到这一点，也许还有更优雅的方法，只是想看看为什么会产生这样的结果。）

Answer 1

正如评论中指出的，你想要，因为骰子上np.random.randint(1, 7)没有：0import numpy as npnp.random.seed(193)count = 0for i in range(10000):    if np.mod(np.random.randint(1, 7) * np.random.randint(1, 7), 2) == 0:        count += 1print(count)要不就：import numpy as npnp.random.seed(193)count = sum([1 - np.mod(np.random.randint(1, 7) * np.random.randint(1, 7), 2)             for _ in range(10000)])print(count)

Answer 2

random.randint(0,7) 可以返回 0 或 7。需要是 random.randint(1,6)