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Grupo5_Día5_REBoot_MBarrera_Empanadas_CasoGeneral
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Grupo5_Día5_REBoot_MBarrera_Empanadas_CasoGeneral
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**Problema de las empanadas caso Pablo, Edgar y Emily pero en Puerto La Cruz**
Pablo, Edgar y Emily se van a comer empanadas en la playa **pero esta vez llegan temprano** y hay más empanadas de las que ellos se pueden comer, de 3 sabores camarón, mechada y queso .
Lo que queremos saber:
* Cual es la probabilidad, de que **uno repita**
* Cual es la probabilidad, de que **dos repitan**
* Cual es la probabilidad, de que **tres repita**
* Cual es la probabilidad, de que **ninguno repita**
* **Cuantas veces** tengo que ir a la playa a comer empanadas para saber cuales son estas probabilidades, ya que fui a la clase de Pablo pero no entendi muy bien.
Para hacer este problema utlilizamos el método montecarlo, cuya principal característica es que el output es aleatorio.
El primer paso es siempre importar las librerias:
#Importamos las librerias:
import random
from random import randrange
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Hago una lista vacia para usar como datos de mis graficos despues
list1 = []
El primer paso es generar aleatoreamente los sabores de las empanadas:
# Los posibles sabores los definimos como 0, 1 y 2.
def sabor_empanada():
return random.randint(0,2)
Pablo_1 = sabor_empanada()
Pablo_2 = sabor_empanada()
Emi_1 = sabor_empanada()
Emi_2 = sabor_empanada()
Ed_1 = sabor_empanada()
Ed_2 = sabor_empanada()
print(Pablo_1, Pablo_2, Emi_1, Emi_2, Ed_1, Ed_2)
2. Luego de que ya le asignamos aleatoriamente dos empanadas a Pablo, Edgar y Emily, hay que contar los casos. **ESTE ES UNA VARIACION DEL PROBLEMA DE LAS EMPANADAS**
\begin{equation}
Probabilidad = \begin{bmatrix}
P(Pablo) \\
P(Edgar)\\
P(Emily)
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
P (Pablo \space y \space Edgar) \\
P (Pablo \space y \space Emily)\\
P (Edgar \space y \space Emily)
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
\space \\
P (Pablo \space y \space Edgar \space y \space Emily)\\
\space
\end{bmatrix}
\end{equation}
Para esto, utilizamos los condicionales como **if**
#Valor Inicial de cada cantidad
print(Pablo_1, Pablo_2, Emi_1, Emi_2, Ed_1, Ed_2) #Para nosotros entender
singlete= 0
dupleta = 0
tripleta = 0
if Pablo_1 == Pablo_2 or Emi_1 == Emi_2 or Ed_1 == Ed_2:
singlete = singlete + 1
print('repetido')
if (Pablo_1 == Pablo_2 and Emi_1 == Emi_2) or (Pablo_1 == Pablo_2 and Ed_1 == Ed_2) or (Emi_1 == Emi_2 and Ed_1 == Ed_2):
singlete = singlete - 1 #como vemos en el output estoy contando dos veces
dupleta = dupleta + 1
print('doble repetido')
if (Pablo_1 == Pablo_2 and Emi_1 == Emi_2 and Ed_1 == Ed_2):
singlete = singlete - 1 #como vemos en el output estoy contando dos veces aqui tambien
tripleta = tripleta + 1
print('triple repetido')
3. Finalmente iteramos N veces
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sabor_empanada():
return random.randint(0,2)
#Monte Carlo Simulation :
#Empty list to store the probability values.
list1 = []
def monte_carlo(n):
results = 0
dupleta = 0
tripleta = 0
NoRepitieron = 0
for i in range(n):
Pablo_1 = sabor_empanada()
Pablo_2 = sabor_empanada()
Emi_1 = sabor_empanada()
Emi_2 = sabor_empanada()
Ed_1 = sabor_empanada()
Ed_2 = sabor_empanada()
# results = results + flip_result
# print(Pablo_1, Pablo_2, Emi_1, Emi_2, Ed_1, Ed_2)
if Pablo_1 == Pablo_2 or Emi_1 == Emi_2 or Ed_1 == Ed_2:
results = results + 1
# print('repetido en', i+1)
if ((Pablo_1 == Pablo_2 and Emi_1 == Emi_2 and Ed_1 != Ed_2) or (Pablo_1 == Pablo_2 and Ed_1 == Ed_2 and Emi_1 != Emi_2) or (Emi_1 == Emi_2 and Ed_1 == Ed_2 and Pablo_1 != Pablo_2)):
results = results - 1
dupleta = dupleta + 1
# print('doble repetido en', i+1)
if Pablo_1 == Pablo_2 and Emi_1 == Emi_2 and Ed_1 == Ed_2:
results = results - 1
tripleta = tripleta + 1
# print('triple repetido en', i+1)
#Calculating probability value :
prob_value = results/(i+1)
NoRepitieron = (i+1-results-dupleta-tripleta)/(i+1)
#Append the probability values to the list :
list1.append(prob_value)
#Plot the results :
# plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("Probability")
plt.plot(list1)
print('repetido', results)
print('dupleta', dupleta)
print('tripleta', tripleta)
print('ninguno repite', n- results - dupleta - tripleta)
return results/n
#Calling the function :
answer = monte_carlo(10000)
print("Final value :",answer)
## Asignación:
A continuación se extiende el código original de la simulación para $m$ empanadas por persona:
# Importamos las librerias:
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Hacemos una lista vacía para usar como datos de mis graficos después:
list1 = []
# Definimos algunas funciones para facilitar la comprensión del código:
def sabor_empanada():
'''
[DESCRIPCIÓN]
Retorna un número aleatorio entre 0 y 2.
Cada número significa un sabor de empanada diferente para efectos del
ejercicio en cuestión.
'''
return random.randint(0,2)
def lista_empanada(n):
'''
[DESCRIPCIÓN]
Retorna una lista donde cada elemento tiene un valor dado por la
función sabor_empanada.
[ARGUMENTOS]
:n: Número de elementos de la lista.
'''
l = []
for i in range(1,n + 1):
l.append(sabor_empanada())
return l
def elementos_iguales(l):
'''
[DESCRIPCIÓN]
Retorna True si todos los elementos de una lista son iguales.
[ARGUMENTOS]
:l: Lista que se quiere verificar.
'''
return all(i == l[0] for i in l)
# Simulación de Monte Carlo:
def monte_carlo(n, m):
'''
[DESCRIPCIÓN]
Realiza una simulación de Monte Carlo para el caso de estudio de las
empanadas.
[ARGUMENTOS]
:n: Número de veces a iterar.
:m: Número de empanadas por persona.
'''
# Cuenta cuantas personas repiten UNA SOLA VEZ:
results = 0
# Cuenta cuantas personas repiten DOS VECES:
dupleta = 0
# Cuenta cuantas personas repiten TRES VECES:
tripleta = 0
# Cuenta cuantas personas NO REPITEN:
NoRepitieron = 0
# Inicio de la iteración:
for i in range(n):
# Creamos tres listas que llenaremos usando la función lista_empanada(n),
# una para cada persona en nuestro estudio:
Pablo = lista_empanada(m)
Emi = lista_empanada(m)
Ed = lista_empanada(m)
# print(Pablo, Emi, Ed)
# Usamos la función elementos_iguales(l) para comprobar las condiciones
# solicitadas que evaluaremos utilizando un if condicional:
# Evalua si una sola persona repite:
if elementos_iguales(Pablo) or elementos_iguales(Emi) or elementos_iguales(Ed):
results = results + 1
# print('repetido en', i+1)
# Evalua si dos personas repiten:
if (elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Emi)) or\
(elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Ed)) or\
elementos_iguales(Emi) and elementos_iguales(Ed):
results = results - 1
dupleta = dupleta + 1
# print('doble repetido en', i+1)
# Evalua si tres personas repiten:
if elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Emi) and elementos_iguales(Ed):
results = results - 1
tripleta = tripleta + 1
# print('triple repetido en', i+1)
# Calcula el valor de la probabilidad:
prob_value = results/(i+1)
NoRepitieron = (i+1-results-dupleta-tripleta)/(i+1)
# Añade los valores de probabilidad a la lista:
list1.append(prob_value)
# Grafica los resultados:
# plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("Probability")
plt.plot(list1)
print('repetido', results)
print('dupleta', dupleta)
print('tripleta', tripleta)
print('ninguno repite', n- results - dupleta - tripleta)
return results/n
# Llamamos la función para 2 empanadas por persona:
answer = monte_carlo(10000, 2)
print("Valor final:",answer)
# Llamamos la función para 3 empanadas por persona:
answer = monte_carlo(10000, 3)
print("Valor final:",answer)
Definiremos una nueva función que en vez de trabajar con empanadas de 3 sabores diferentes, lo haga con 4. Para esto reutilizaremos en gran medida el código utilizado hasta ahora salvo con ciertas modificaciones.
def sabor_empanada_2():
'''
[DESCRIPCIÓN]
Retorna un número aleatorio entre 0 y 3.
Cada número significa un sabor de empanada diferente para efectos del
ejercicio en cuestión.
'''
return random.randint(0,3)
def lista_empanada_2(n):
'''
[DESCRIPCIÓN]
Retorna una lista donde cada elemento tiene un valor dado por la
función sabor_empanada.
[ARGUMENTOS]
:n: Número de elementos de la lista.
'''
l = []
for i in range(1,n + 1):
l.append(sabor_empanada_2())
return l
def monte_carlo_2(n, m):
'''
[DESCRIPCIÓN]
Realiza una simulación de Monte Carlo para el caso de estudio de las
empanadas.
[ARGUMENTOS]
:n: Número de veces a iterar.
:m: Número de empanadas por persona.
'''
# Cuenta cuantas personas repiten UNA SOLA VEZ:
results = 0
# Cuenta cuantas personas repiten DOS VECES:
dupleta = 0
# Cuenta cuantas personas repiten TRES VECES:
tripleta = 0
# Cuenta cuantas personas NO REPITEN:
NoRepitieron = 0
# Inicio de la iteración:
for i in range(n):
# Creamos tres listas que llenaremos usando la función lista_empanada(n),
# una para cada persona en nuestro estudio:
Pablo = lista_empanada_2(m)
Emi = lista_empanada_2(m)
Ed = lista_empanada_2(m)
# print(Pablo, Emi, Ed)
# Usamos la función elementos_iguales(l) para comprobar las condiciones
# solicitadas que evaluaremos utilizando un if condicional:
# Evalua si una sola persona repite:
if elementos_iguales(Pablo) or elementos_iguales(Emi) or elementos_iguales(Ed):
results = results + 1
# print('repetido en', i+1)
# Evalua si dos personas repiten:
if (elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Emi)) or\
(elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Ed)) or\
elementos_iguales(Emi) and elementos_iguales(Ed):
results = results - 1
dupleta = dupleta + 1
# print('doble repetido en', i+1)
# Evalua si tres personas repiten:
if elementos_iguales(Pablo) and elementos_iguales(Emi) and elementos_iguales(Ed):
results = results - 1
tripleta = tripleta + 1
# print('triple repetido en', i+1)
# Calcula el valor de la probabilidad:
prob_value = results/(i+1)
NoRepitieron = (i+1-results-dupleta-tripleta)/(i+1)
# Añade los valores de probabilidad a la lista:
list1.append(prob_value)
# Grafica los resultados:
# plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("Probability")
plt.plot(list1)
print('repetido', results)
print('dupleta', dupleta)
print('tripleta', tripleta)
print('ninguno repite', n- results - dupleta - tripleta)
return results/n
# Llamamos la función para 2 empanadas por persona:
answer = monte_carlo_2(10000, 2)
print("Valor final:",answer)
**Autor**: Maria Barrera
array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print('array: {}'.format(array))
print('columna 0: {}'.format(array[:,0]))
print('columna 1: {}'.format(array[:,1]))