【パチスロ】 アナターのオット!?はーですの「右上がり黄７」による設定判別

#はじめに
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/e30a84bf-7d4f-b9db-54ef-7bbb84ef2184.png)
6号機の「はーです」でましたね！
私はAT中が好きでちょいちょい打っています。
で、この台は「右上がり黄七」の出現に設定差がかなりあるのですが、
何回転ぐらいで、判別できるかプログラムで試してみたいと思います。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/ae8d1a76-d18b-e2f5-1ebe-d1d484db630d.png)

なお、設定が偶数か奇数かは、他の要素で何となく推測できているものとして、奇遇に分けて調査してみました。

#プロット
設定1,3,5と2,4,6に分けて2000, 4000, 6000, 8000回転を20回ずつ実行してみました。
奇数は(1,3) or 5なら2000回転で判別できそうな感じがします。
偶数は(2,6) or 4なら4000回転で判別できそうな感じがします。
###2000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/2c19b776-9d47-39eb-74d3-aadbce9d7060.png)

###4000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/f45ef519-5982-e50b-47f9-48641861592a.png)

###6000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/e51e01c3-fc4e-8228-8242-f7a12952becf.png)

###8000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/5cac334e-b46e-d7e9-0a48-b434db0c05c4.png)

#箱ひげ図
###2000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/68dabdbd-865d-6c07-abc3-5ce54842ba1e.png)

###4000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/ab129ba0-db8c-5e47-6f3b-ca095f0c8b82.png)

###6000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/1e5e9b3a-5a4e-33fa-b93d-a8150c92051c.png)

###8000回転(左奇数、右偶数)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/163605/db516178-357c-c47c-b94c-b00559555776.png)

# ソース
すいません、python勉強中なので、へたくそです。orz

```python
# 必要なものをインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 乱数を固定
np.random.seed(10)

# 試行回数
T = 20 

# 回数数
N = 4000

# 設定別「右上がり黄7発生確率」 
PROP = np.array([ 1 / 99.9, 1 / 95.7, 1/ 90.0, 1 / 86.2, 1 / 77.3, 1 / 99.9 ])
COLORS = ['blue', 'green', 'red']

odds = [0, 2, 4]
evens = [1, 3, 5]

fig, axes = plt.subplots(nrows=8, ncols=2, figsize=(10,40), sharex=False)

for i, n in enumerate([2000, 4000, 6000, 8000]):
    for even in [0, 1]:
        if even == 0:
            temp = odds
        else:
            temp = evens
        # plot
        yarray = []
        for j, s in enumerate(temp):
            x = np.full(T, s + 1)
            y = done(n, T, PROP[s])
            yarray.append(y)
            axes[i,even].scatter(x, y, color=COLORS[j])
            x = np.array([0.9, 6.1])
            y = np.full(2, PROP[s])
            axes[i,even].plot(x, y, color=COLORS[j])

        # 箱ひげ図
        axes[i + 4,even].boxplot(yarray)
        if even == 0:
            axes[i + 4,even].set_xticklabels(['1', '3', '5'])
        else: 
            axes[i + 4,even].set_xticklabels(['2', '4', '6'])

        for j, s in enumerate(temp):
            x = np.array([0.9, 6.1])
            y = np.full(2, PROP[s])
            axes[i + 4,even].plot(x, y, color=COLORS[j])


def done(N, t, p):
    ret = np.array([])
    for n in range(t): # t回試行
        a = np.random.rand(N)  # N回転する
        ret = np.append(ret, len(np.where(a < p)[0]) / N)
    return ret
```


#最後に
個人的には、「右上がり黄7」で判別するより、「チャンスゾーンからのゴッドラッシュ当選確率」を見たほうが良いように思う。