python实现概率生成器

《Introduction to data mining》中有一个例子：假设有10组相同大小不同种类的数，从中随机选取R个，R属于0-60的范围，每种样本大小下10种类型都被选中的概率的变化趋势是怎样的。通过使用随机数生成进行抽样实验，可以得到概率的走势。代码如下：

import randomimport pylab as pldef _getAnswer(sample):      dic={}      coun=0      random.seed()      answer = [ random.choice(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J']) for i in range(sample) ]      for i in range(len(answer)):          dic[answer[i]]=dic.get([answer[i]].0)+1      for j in dic:          if dic[j]==0:              break          else:            coun=coun+1      if coun==10:            return True      else:            return False     if __name__ == '__main__':    n=10000       results=[]    for sample in range(10,60):     count=0     for i in range(n):       if _getAnswer(sample):          count=count+1     re=count/10000     results.append(re)    pl.plot(range(10,60),results)    pl.show()

进行10000次实验最终生成的图形：