本工具包为快速构建抽卡游戏抽卡模型设计,通过引入“抽卡层”,以抽卡层的组合快速实现复杂的抽卡逻辑,并以较低的时间复杂度计算抽卡模型对应的分布。除了计算分布,工具包还提供一些将计算结果可视化的绘图工具,并计划加入更多的针对各类抽卡问题的计算工具和设计工具。
近期加入了对有分值道具的相关功能,可以对类似原神圣遗物等问题进行建模。但请注意,这部分代码随时可能发生变动,接口可能大幅改动。
本工具包的依赖库很简单,只需要安装numpy
和scipy
即可。如果需要使用工具包提供的画图代码,还需安装 matplotlib
。
pip install numpy scipy matplotlib
工具包目前还在开发中,如想安装本工具包可以打开终端输入以下指令,安装完成后下载文件可以删除。
git clone https://github.com/OneBST/GGanalysis.git
cd GGanalysis
pip install .
可以在在线文档中查看详细使用指南,这里简单举例
使用定义好的抽卡模型计算抽卡所需抽数分布
# 计算抽卡所需抽数分布律 以原神为例
import GGanalysis.games.genshin_impact as GI
# 原神角色池的计算
print('角色池在垫了20抽,有大保底的情况下抽3个UP五星抽数的分布')
dist_c = GI.up_5star_character(item_num=3, item_pity=20, up_pity=1)
print('期望为', dist_c.exp, '方差为', dist_c.var, '分布为', dist_c.dist)
# 计算抽卡所需抽数分布律 以明日方舟为例
import GGanalysis.games.arknights as AK
# 普池双UP的计算 item_num是要抽多少个 item_pity是当前垫了多少抽,从零开始填0就行
dist_c = AK.dual_up_specific_6star(item_num=3, item_pity=20)
print('期望为', dist_c.exp, '方差为', dist_c.var, '分布为', dist_c.dist)
绘制简略的概率质量函数图及累积质量函数图
# 绘图前需要安装 matplotlib 以及需要的字体包
import GGanalysis.games.genshin_impact as GI
# 获得原神抽一个UP五星角色+定轨抽特定UP五星武器的分布
dist = GI.up_5star_character(item_num=1) * GI.up_5star_ep_weapon(item_num=1)
# 导入绘图模块
from GGanalysis.gacha_plot import DrawDistribution
fig = DrawDistribution(dist, dpi=72, show_description=True)
fig.draw_two_graph()
每个游戏的抽卡模型定义在 GGanalysis/games/gamename/gacha_model.py
文件中
每个游戏的绘图程序在项目 GGanalysis/games/gamename/figure_plot.py
文件下可参考
目前工具包支持的抽卡层仅适用于满足马尔科夫性质的抽卡模型,即给定现在状态及过去所有状态的情况下,未来抽卡的结果仅仅依赖于当前状态,与过去的状态是独立的。不过好消息是,游戏的抽卡系统基本都满足这样的性质。
当前工具包能实现的抽卡模型是有限的,仅能实现能被给出的四种抽卡层组合出来的模型。对于类似“300井”等,在一定抽数后直接为玩家提供道具的模型,在本工具包框架下仅需简单修改即可。而对于类似不放回抽样的奖品堆模式、集齐碎片兑换模式等,还待之后继续扩展功能。
同时迭代方法计算n连抽获得k个道具概率尚未经过严格数学证明,使用时需要注意。