スログラミング

お世話になっております、スログラミングです。 前回に引き続きボーダー算出を行っていきます。 機種はタイトルにあるとおり、 P牙狼月虹ノ旅人(牙狼MAXX) です。 (メーカーサイトを見るといつの間にか名前が変わっていますね。) ということで、 P牙狼月虹ノ旅人(牙狼MAXX)のボーダー算出 を行いますが、中身は２つの過去記事の組み合わせなので、いきなり結果から記載したいと思います。 P牙狼MAXXのシミュレーション ：シミュレータの作成方法 P大工の源さん 超韋駄天 LIGHTのボーダー算出 ：ボーダーの算出方法 今回のアジェンダはこちら。 1. 結果の確認 2. 今回作成したコード 1. 結果の確認 P牙狼月虹ノ旅人(牙狼MAXX)のボーダー算出結果はこちら。 ボーダーは17.8[回/k] となりました。 項目 条件 シミュレーション回数 通常時１０００万回転 玉減り 右打ち中の玉減り無 2. 今回作成したコード ボーダー算出に使用したプログラムはこちら。 # coding: UTF-8 # 乱数作成用 import random # ボーダー算出用 import numpy as np # スランプグラフ描画用 import pylab # 試行回数 loop = 10000000 # 1kあたりの回転数の初期値 回転数 = 10 # 1k当りの回転数vs出率のデータ作成---ここから---- # 結果用の箱の準備 回転数リスト = [] 出率リスト = [] # 1k当りの回転数を30まで変更しながらシミュレーション while 回転数 <= 30: # 大当たり確率の設定(左打ち) 左3RRush = 319.7 / 0.50 左3R通常 = 319.7 / 0.50 # 乱数範囲の設定準備(左打ち)

お世話になっております、スログラミングです。 相変わらず韋駄天ばっかり打ってます。 たぶん人生で一番打ったパチンコ１位ですね。 で、打つからには当然勝ちたいわけですが、 韋駄天ライトのボーダー情報が結構バラバラ で困ってます。 そう！そんな時はPythonの出番ですね！ では早速Pythonでコーディングしていきましょう。 今回のアジェンダはこちら。 1. 算出方法 2. ボーダー算出部分のコード 3. 今回作成したコード 4. 結果の確認 1. 算出方法 今回は以下のフローでボーダーを算出していきます。 １．1k当りの回転数を変えながら出率を算出 ２．1k当りの回転数と出率の傾向を近似 ３．近似結果からボーダー(出率が１００％になるところ)を算出 出率のシミュレーションは以前作成した 319ver. の数値を129ver.に変えればOKですね。 また、 近似 と聞いて、 こちらの過去記事 を思い浮かべてくださった方。 正解です！やることは同じです。 要は、「シミュレーションの結果に ばらつきがある ので、ばらつきを除いてシミュレーション結果の 傾向だけを抽出 しよう！」ということですね。 絵付きで説明してるので、ぜひ 過去記事 もご覧ください。 また、今回の評価条件は以下の形としています。 １．1k当りの回転数は１０～３０回転まで振る ２．出玉は通常時１０００万回転後の結果を使用 ３．右打ちの玉減りは無視 2. ボーダー算出部分のコード ここから実際のコーディングを行っていきます。 出率の計算 フローチャートの ループ処理 の部分はいつもとほぼ同じなので割愛しますが、出率の計算方法に関しては説明しておきます。 スロットの情報サイトを見ていると 出率(機械割) といった数値が記載してあるのでスロッターの皆様には馴染み深いかもしれません。 出率(機械割)とはなんぞやというと、出玉と入れた玉の比率です。 100玉入れて100玉出る台が出率100%、110玉出る台が機械割110%ですね。 入れた玉数は、1k(250玉)当りの回転数から算出できます。 ループ処理の流れもざっくり含んだ形で記載したプログラムはこちら。 最後の行が出率の計算式です。 1k(250玉)を1kあたりの回転数で

お世話になっております、スログラミングです。 「 波理論 」。パチンコ・スロット好きな方なら一度は聞いたことがありますよね。 例えば、こんな感じで過去のスランプグラフから未来のスランプグラフを予想するオカルトです。 とはいえ、パチンコ・スロットが完全確率である限り 予想は不可能 なわけですが、楽しみ方の一つとして個人的には好きなオカルトです。 ※怪しい情報教材にはくれぐれもご注意ください。 では早速Pythonでコーディングしていきましょう。 今回のアジェンダはこちら。 1. 波理論とは？ 2. 波理論部分のコード 3. 今回作成したコード 4. 結果の確認 1. 波理論とは？ 冒頭でちらっと記載しましたが、もう少し具体的に波理論の中身を考えてみます。 おそらく波理論をやるときの頭の中はこうなっていると思います。 １．スランプグラフを見る ２．頭の中にある過去のスランプグラフと照合 ３．今のと似たスランプグラフをピックアップ ４．ピックアップしたスランプグラフをパターン分類 ５．頻出するパターンになると予想 ここまでの流れを元に、プログラミングを行うためのフローチャートを作成したものがこちら。 実戦データベースは、過去に作成した マイジャグのシミュレータ をちょっといじってcsv出力してます。 csvの中身は１列だけで、１回転ごとの差枚数をひたすら出力してます。 今回の評価方法は以下の形としています。 １．３０００Ｇ分のスランプグラフを作成 ２．その内、２０００Ｇ分のデータから波理論で残りの１０００Ｇの推移を予測 ３．機種はマイジャグ、設定は１ 想定としては、「軽く回されて判別やめされた設定１のマイジャグを１時間超くらいでさくっと出したい！」という感じです。 2. 波理論部分のコード ここから実際のコーディングを行っていきます。 (フローチャートの スランプグラフ作成 の部分はいつもと同じなので割愛。) 必要なデータの読み込み まずは、必要なデータを読み込んでいきます。 csvデータの読み込みは、numpy(今回使用)とpandasがありますが、numpyに入っている相互相関(corrcoef)を使いたいのでnumpyで読み込んでいます。 また、コメントに記載しましたが、以下のようにデ