python统计模拟:狙击手问题

1.问题描述

有一名潜伏在敌人阵地附近的狙击手，已知该狙击手射击1发子弹的命中率以及被发现的概率如下表所示：

距离（百米）	4	5	6	7	8	9	10
命中率	100%	100%	90%	80%	70%	60%	50%
暴露率	40%	35%	30%	25%	20%	18%	15%

假设狙击手一旦被暴露就要撤离阵地，请计算在不同距离上，该狙击手在暴露前平均能够狙杀多少名敌人，并确定射击的最优距离。

2.代码实现

import numpy as np
list_kill=[1,1,0.9,0.8,0.7,0.6,0.5]
list_exposure=[0.4,0.35,0.3,0.25,0.2,0.18,0.15]
N=10000
for j in range(4,11):  kill_num=0 #击杀总数for i in np.arange(N):      exposure=np.random.random(1)#exposure：暴露率kill=np.random.random(1)#kill：命中率if kill<=list_kill[j-4]:kill_num+=1while exposure>=list_exposure[j-4]:kill=np.random.random(1)if kill<=list_kill[j-4]:kill_num+=1exposure=np.random.random(1)                   print('{}米平均击杀数为{}'.format(j*100,kill_num/N))

3.输出结果

400米平均击杀数为2.5203
500米平均击杀数为2.8589
600米平均击杀数为2.9782
700米平均击杀数为3.1661
800米平均击杀数为3.4708
900米平均击杀数为3.4096
1000米平均击杀数为3.398

由此我们可以看出在800米的距离下平均击杀人数最高，所以在制作狙击枪时的有效射击距离一定要超过800米。

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python统计模拟:狙击手问题

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2.代码实现

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