Я пишу симуляцию проблемы зала в monty, и я не могу, чтобы жизнь меня поняла, что вызывает эту ошибку. Если вы не знакомы с проблемой зала monty, это гипотетическое игровое шоу, где есть 3 двери, есть приз за одной дверью и 2 двери ни с чем. Участник выбирает дверь, а затем хозяин открывает дверь без победителя и дает сопернику возможность переключаться или оставаться с оригинальным выбором. Оригинальный выбор имеет 1/3 шанс быть правым, а стратегия переключения имеет шанс 2/3 быть правым.python error: '' TypeError: только массивы длиной-1 могут быть преобразованы в скаляры Python ''
Моя первая функция есть занимает 2 массивы, которые случайным образом выбранные двери, а затем создает третий массив, который дверь
import numpy as np
import pandas as pd
def reveal_and_switch(win_door,first_pick):
'''Create arrays for the door to be revealed by the host and the switch door'''
#Take in arrays for the winning door and the contestant's first pick
doors = [1,2,3]
switch_door = np.array([0]*len(win_door))
for i in range(len(switch_door)):
if first_pick[i] != win_door[i]:
switch_door[i] = win_door[i]
else:
del doors[np.searchsorted(doors,first_pick[i])]
switch_door[i] = np.random.choice(doors)
#print switch_door
return switch_door
def create_doors(iterations):
'''Create a DataFrame with columns representing the winning doors,
the picked doors and the doors picked if the player switches and the
accumulating probabilities'''
win_door = np.random.random_integers(1,3,iterations)
first_pick = np.random.random_integers(1,3,iterations)
switch_door = reveal_and_switch(win_door,first_pick)
#allocate memory for
denom = np.array([0]*len(win_door))
first_win = np.array([0]*len(win_door))
switch_win = np.array([0]*len(win_door))
switch_prob = np.array([0]*len(win_door))
stay_prob = np.array([0]*len(win_door))
for i in len(range(switch_door)):
denom[i] = i + 1
if switch_door[i] == win_door[i]:
switch_win[i] = 1
first_win[i] = 0
elif first_pick[i] == win_door[i]:
switch_win[i] = 0
first_win[i] = 1
switch_prob = np.cumsum(switch_win)/denom
stay_prob = np.cumsum(first_win)/denom
df = pd.DataFrame({'iterations': iterations,
'Stubborn Win': first_win,
'Switch Win': switch_win,
'stubborn probability': stay_prob,
'switch probability': switch_prob})
print df
return df
и когда я называю create_doors (10), я получаю это:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 14, in create_doors
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
Спасибо так много! Ты жжешь! – panterasBox