乙個有趣的實驗

import numpy as np
list1=
#初始時每個賬戶都有1塊錢
for i in range(100):
#輪轉開始，對於每個賬戶，可以任選1個賬戶，並從自己的資金中分配乙個隨機數額給他
for t in range(1000):#輪轉1000次
for i in range(100):
#對於賬戶i，首先挑選1個賬戶m
m=np.random.randint(100)
#將自己賬戶中的一部分資金分配給m賬戶
k=np.random.random(
) p=list1[i]
list1[i]
=p*(1-k)
list1[m]
=list1[m]+p*k
s=0#統計最後賬戶中還有1元以上資金的人數
for i in range(100):
if list1[i]
>=1:
s+=1
s

經過1000輪次轉移最後的結果發現，賬戶中擁有1元錢以上的使用者還有30多個，但大部分的人的賬戶中的錢均小於1元，是不是有點類似於社會中的資產轉移的趨勢？最後大部分的資產總是會落在少數人的手中。

但這裡有30多個人還能擁有超出自己資產的部分，人數有點偏多，於是想看看到底如何才能讓這個人數下降。

首先，先改動了轉移資產的比例，要求每個人轉移的時候，必須將手中超過50%的部分轉移出去。

import numpy as np
list1=
#初始時每個賬戶都有1塊錢
for i in range(100):
#輪轉開始，對於每個賬戶，可以任選1個賬戶，並從自己的資金中分配乙個隨機數額給他
for t in range(1000):
for i in range(100):
#對於賬戶i，首先挑選1個賬戶m
m=np.random.randint(100)
#將自己賬戶中的一部分資金分配給m賬戶
k=np.random.random(
)if k<0.5:#轉移資產比例超過50%
k=1-k
p=list1[i]
list1[i]
=p*(1-k)
list1[m]
=list1[m]+p*k
s=0for i in range(100):
if list1[i]
>=1:
s+=1
s

多次實驗發現，1000輪次轉移後，擁有超過1元以上資產的人數依舊是30多個（有時可能稍微少點，但不影響大概的結果），貌似改變這個比例並不能影響最後的結果（其他情況沒有測算，感興趣可以自己調整，比如調整到90%）。那究竟是什麼會影響人數呢？想到在社會中擁有更多資產的人更容易獲得更多資產，而擁有較少資產的人獲得的資產則較少，相對的結果就是資產是從擁有得更少的人手裡轉移到更多的人手裡，因此再次修改**：

import numpy as np
list1=
#初始時每個賬戶都有1塊錢
for i in range(100):
#輪轉開始，對於每個賬戶，可以任選1個賬戶，並從自己的資金中分配乙個隨機數額給他
for t in range(1000):
for i in range(100):
#對於賬戶i，首先挑選1個賬戶m
m=np.random.randint(100)
#將自己賬戶中的一部分資金分配給m賬戶
k=np.random.random(
)#if k<0.5:
#k=1-k
p=list1[i]
#資產總是從少數者手裡轉移到多數者手裡
if list1[i]
list1[i]
=p*(1-k)
list1[m]
=list1[m]+p*k
else:
q=list1[m]
list1[m]
=q*(1-k)
list1[i]
=list1[i]+q*k
s=0for i in range(100):
if list1[i]
>=1:
s+=1
s

結果就很有意思了，最後擁有1元以上資產的人就只有1個，而且資產是99元以上，其他人的資產都小於1元，資產集中率驚人啊！！並且是否調整了轉移資產比例也不影響最終的結果。

由此可以推測，造成資產轉移集中的最大因素就是資產多的人能強制占有資產少的人的資產，因此聯絡到社會實際中的問題就是，怎樣才能讓整個社會中的資產分布更為均勻？？答案大家自己去琢磨吧。

乙個有趣的實驗

關於指標型別轉換的乙個有趣實驗

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