大数定律

大数定律：实验条件不变的情况下，重复试验N次，随机事件的频率近似它的频率。

通过掷骰子进行模拟：一枚骰子出现1-6各个数字的概率都是1/6，我们通过生成1-6的随机数字，统计各个数字出现的频率是否近似这个概率。

import random
import collections
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实验条件不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似它的频率.
以掷骰子为例,1-6出现的概率都是1/6.
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list_num = [i*random.randint(1,6)/i for i in range(100000) if i>0]
c = collections.Counter(list_num)
print(c)

通过random模块中的randint（）生成[1,6]范围内的随机整数，循环10万次。通过列表解析，生成列表。

通过collections中的Couter函数，统计列表中相同元素出现的次数，即1-6各个数字出现的次数。返回的是字典形式的统计结果，通过肉眼观察，出现的次数几乎都是在1.6万次上。

Counter({4.0: 16786, 2.0: 16722, 5.0: 16683, 1.0: 16643, 6.0: 16635, 3.0: 16530})

出现的频率：