Lançons une pièce avec Python

Fondements de la probabilité en Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Probabilités

  • Fondements de la science des données
  • Permet de produire des données à partir de modèles
  • Étudier les régularités des phénomènes aléatoires
Fondements de la probabilité en Python

Développer son intuition

...avec des lancers de pièce

Lancer de pièce

Fondements de la probabilité en Python

Seulement deux issues

Pile ou face

Un cent : pile et face

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Lancer une pièce avec Python

Expérience aléatoire de Bernoulli

from scipy.stats import bernoulli
bernoulli.rvs(p=0.5, size=1)

array([0])

Un autre tirage

bernoulli.rvs(p=0.5, size=1)

array([1])
Fondements de la probabilité en Python

Lancer plusieurs pièces

Modifiez le paramètre size pour lancer plus...

bernoulli.rvs(p=0.5, size=10)

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0])

Combien de piles ?

sum(bernoulli.rvs(p=0.5, size=10))

5
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Lancer plusieurs pièces (suite)

Un autre tirage...

sum(bernoulli.rvs(p=0.5, size=10))

2
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Lancer plusieurs pièces (suite)

Variable aléatoire binomiale

from scipy.stats import binom
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1)

array([7])

Plusieurs tirages

binom.rvs(n=10, p=0.5, size=10)

array([6, 2, 3, 5, 5, 5, 5, 4, 6, 6])
Fondements de la probabilité en Python

Lancer plusieurs pièces (suite)

Pièce biaisée : tirages

binom.rvs(n=10, p=0.3, size=10)

array([3, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 6])
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Graine du générateur aléatoire

  • Utilisez le paramètre random_state de la fonction rvs()
from scipy.stats import binom
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1, random_state=42)
  • Utilisez numpy.random.seed()
import numpy as np
np.random.seed(42)
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Graine du générateur aléatoire (suite)

Lancer 10 pièces équilibrées avec une graine

from scipy.stats import binom
import numpy as np

np.random.seed(42)
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1)

array([4])
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Passons à la pratique : lancer des pièces avec Python

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