pythonでテキサスホールデムのシミュレーション１

pythonでテキサスホールデムのシミュレーションコードを作成しました。
コードは以下のgithubに置いています。

https://github.com/T-A0K1/texas_holdem_python

おいおい更新していきますが、まずは作ったところまでをメモがわりに記載しておきます。

～目次～

1. 概要

2. カード表記について

3. 役について

4. サンプル実行例

5. 今後について

１. 概要

大きく以下の要素で作成しています。

1. 52枚の山札を作成
2. 7枚のカードの役を返す
3. 2つ以上のハンドでの勝負の結果を返す。

２. カード表記について

カードは２〜３桁の数字で表現し、末尾の１桁がマーク、残りが数字です。
また、エース(1)は14としています。
[例]
141:エースでマークが1
132:K(キング)でマークが2
33:3でマークが3
フラッシュの５枚：141, 21, 31, 51, 71
フルハウス：141, 142, 144, 32, 33

３. 役について

judge_hand()等では、役を以下の数字で表現して居ます。
8: straight flush
7: 4card
6: full house
5: flush
4: straight
3: 3card(three of a kind)
2: 2 pair
1: a pair
0: high card

４. サンプル実行例

サンプル1

githubにもあげたサンプルを回すと以下のような結果が返ってきます。

プレイヤー0はハンドの数字が9,4でマークが1,4。
プレイヤー1はハンドの数字が4,2でマークが2,3。

場のカードがK, 1, 2, 11, 1でマークが4,4,4,4,2です。

プレイヤー0はフラッシュ(5)で、構成数字が、14, 13, 11, 4, 2。
プレイヤー1は２ペア(2)で、14と2のペアでキッカーがKになります。

この結果、勝者はプレイヤー0(win player: [0])となります。

サンプル2

これは、ジャッジハンドを10000回回した結果になります。

1(ワンペア)は44%, 2(2ペア)は23.3%、また、フルハウス(6)は2.34%となっています。

試行回数が少ないので少しずれて居ますが、1000000回ぐらい回すと、だいたいwikiに記載の確率と同じになります。

3.3 7枚のときの確率

５. 今後

色々なシミュレーションやAIの開発が目標です。