在计算机控制台输出模拟过程。

思考题：

构造一个扔骰子模型。小明和小王每人都掷骰子3次，每次都扔3个骰子，每次都比较大小，骰子点数和较大的一方赢。如果骰子点数相同则为平局，如果一方投出3个一点或者3个六点，则立即取得胜利。整个游戏五局三胜。请在计算机控制台输出模拟过程。

import random

v =[0,0]
while 5 not in v:
    s = [random.randint(1,6) for _ in range(6)]
    print('A点数：：',*s[:3])
    print('B点数：：',*s[3:])
    if sum(s[:3]) in [3,18]:
        v[0] += 1
        print('A胜')
        continue
    if sum(s[3:]) in [3,18]:
        v[1] += 1
        print('B胜')
        continue
    if sum(s[:3]) > sum(s[3:]):
        v[0] += 1
        print('A胜')
    elif sum(s[:3]) < sum(s[3:]):
        v[1] += 1
        print('B胜')
    else:
        print('平局')
print('最终','A胜' if v[0] > v[1] else 'B胜',sep='：')

帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/645035
你也可以参考下这篇文章：用户画像（四）：基于用户搜索数据可以做什么，采取哪些方案呢
除此之外, 这篇博客: ＜＜从零入门机器学习＞＞之线性回归-房价预测问题中的 2.1 以面积为输入量，建立单因子模型，评估模型表现，可视化线性回归预测结果 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

2.1.1 将usa_housing_price.csv文件通过pandas的read_csv(path)方法读取到内存中来，然后通过head()方法查看文件的部分内容特征，如下代码和图所示：

注意read_csv方法当中的path是存放usa_housing_price.csv文件的本地路径，每个人存放的路径都不同，可以自定义。

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('D:/Google/picture/usa_housing_price.csv')
data.head()

data.head()方法显示出的内容和我们表格的表头内容格式一致，只不过其只显示源文件内容的一部分

2.1.2 引入matplotlib包将每个影响因子和Price结合起来绘制关系图（其中Price作为y轴、其余影响因子分别作为x轴）：

from matplotlib import pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,10)) 
fig1 = plt.subplot(231) #两行三列第一幅图(两行三列：x走两个单元格,y走三个单元格),下同
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Income'],data.loc[:,'Price'])  #plt.scatter(x,y) 花点图 (下同)
plt.title('Price VS Income')
fig2 = plt.subplot(232) 
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area House Age'],data.loc[:,'Price'])  
plt.title('Price VS Age')
fig3 = plt.subplot(233) 
plt.scatter(data.loc[:,'Avg. Area Number of Rooms'],data.loc[:,'Price']) 
plt.title('Price VS Rooms')
fig4 = plt.subplot(234) 
plt.scatter(data.loc[:,'Area Population'],data.loc[:,'Price'])  
plt.title('Price VS Population')
fig5 = plt.subplot(235) 
plt.scatter(data.loc[:,'size'],data.loc[:,'Price'])  #plt.scatter(x,y)
plt.title('Price VS size')
plt.show()

在这里插入图片描述

2.1.3 将面积因子size作为x、对应的房屋价格Price作为y，调用 sklearn包的相关方法训练线性回归模型。接下来，再以size作为输入变量，预测Price的值，并以MSE和R2_score的值来评估单因子模型：

定义x、y，训练出线性回归模型，而且以size作为x，通过已训练出的模型，预测y的值并打印输出出来：

#define x and y
x = data.loc[:,'size']
y = data.loc[:,'Price']
x = np.array(x).reshape(-1,1) #需要将x转换成一维的数组
#set up the linear regression model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
LR1 = LinearRegression()
LR1.fit(x,y)
y_predict_1 = LR1.predict(x)
print(y_predict_1)

y_predict的值：
在这里插入图片描述
通过预测出来的y_predict的值来评估线性回归模型的表现，其中主要是通过MSE以及R2_score来作为判别的标准(MSE的值越小越好，R2_score的值越接近1越好)：

#evaluate the model
from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score
mean_squared_error_1 = mean_squared_error(y,y_predict_1) #MSE
r2_score_1 = r2_score(y,y_predict_1) 
print(mean_squared_error_1,r2_score_1)

MSE和R2_score的值：
在这里插入图片描述
将源数据的size作为x、Price作为y画出散点图，预测出来的y_predict_1作为y画出直线图（斜率k越接近1越好）：

fig6 = plt.figure(figsize=(8,5))
plt.scatter(x,y) #画点图
plt.plot(x,y_predict_1,'r') #画直线图 r->代表红色
plt.show()

在这里插入图片描述

您还可以看一下张先凤老师的《计算机体系结构—网络篇3、4》之IP分类与组成、网络标识、子网掩码、私网组建等课程中的子网掩码2小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

我可以使用Python中的随机数生成函数来模拟扔骰子的过程，并使用print语句输出其结果。以下是实现代码：

# 导入random库
import random

# 定义小明和小王
player1 = '小明'
player2 = '小王'

# 定义比赛规则
num_rounds = 5  # 五局三胜
num_wins = 3  # 胜利条件
num_dice = 3  # 每次掷骰子次数
num_sides = 6  # 每个骰子的面数
winning_scores = {3: 'three of a kind', 18: 'big six', 21: 'big one'}  # 获胜条件

# 定义比赛函数
def play_game(player1, player2):
    # 初始化局数和胜利数
    round_num = 1
    player1_wins = 0
    player2_wins = 0
    print('Starting game between {} and {}...'.format(player1, player2))
    # 进入循环，直到有一方获胜
    while player1_wins < num_wins and player2_wins < num_wins:
        # 输出当前局数
        print('Round {}...'.format(round_num))
        # 初始化每个玩家的得分
        player1_score = 0
        player2_score = 0
        # 玩家轮流掷骰子
        for i in range(num_dice):
            # 小明掷骰子
            dice_rolls = [random.randint(1, num_sides) for _ in range(3)]
            print('{} rolls a {}...'.format(player1, dice_rolls))
            # 小王掷骰子
            dice_rolls = [random.randint(1, num_sides) for _ in range(3)]
            print('{} rolls a {}...'.format(player2, dice_rolls))
            # 比对每个玩家的得分
            player1_score += sum(sorted(dice_rolls)[1:])  # 筛子取两个最大值相加
            player2_score += sum(sorted(dice_rolls)[1:])
        print('Round {} scores: {} - {}'.format(round_num, player1_score, player2_score))
        # 判断获胜者
        if player1_score == player2_score:
            print('Round {} is a tie.'.format(round_num))
        elif player1_score in winning_scores:
            print('{} wins round {} with a {}!'.format(player1, round_num, winning_scores[player1_score]))
            player1_wins += 1
        elif player2_score in winning_scores:
            print('{} wins round {} with a {}!'.format(player2, round_num, winning_scores[player2_score]))
            player2_wins += 1
        else:
            print('Round {} is a tie.'.format(round_num))
        # 输出当前比分
        print('Current score: {} - {}'.format(player1_wins, player2_wins))
        # 增加局数
        round_num += 1
    # 输出获胜者
    if player1_wins > player2_wins:
        print('{} wins the game!'.format(player1))
    else:
        print('{} wins the game!'.format(player2))

# 开始比赛
play_game(player1, player2)

此程序将对控制台进行输出以显示每一轮比赛的结果。每个玩家的每个回合将由随机数生成函数生成，以模拟投掷骰子的过程。