データセットの作成
概要
時系列データ：マイジャグ２的なスランプグラフ
教師ラベル：設定値
3000Gで0から2999まで差枚のグラフで3000に設定を入れる。
中断チェリーをカットして常に3枚掛けで
ボーナス成立でボーナスゲームが始まるBIGなら13枚*24回
簡単のためチェリー重複は5枚払い出しに変えて次ゲームからボーナススタート。チェリー重複はボーナス分に1枚プラスする。
そんな感じでやってみるのだが
困ったことにfor文以外の書き方が見当もつかないのでググる
というかpython3のfor文すら怪しいのでまず検討の為にfor文を書いて計測することにした。と思ったけど思いついて直でfor文書かなくて良くなる実装する。
このへんで時系列データを作ることにした。
というか65536のランダム値でいちいち小役を参照するのをやめた。
と思ったけどボーナス引いたときにゲーム数が進まないといけないので使えないのでいちいち条件文を書くしかない気がしてきた、１Gで300枚ぐらい増やす条件に変えるほうがええか。
なのでチェリー重複の場合ボーナスから1枚増やす。
#小役 rip0 pie7 bell12 tanBig311 tanReg103 B+Che312 R+Che104 Che2 Budo4 hazure-3
haraidasi = [0,7,12,311,103,312,104,2,4,-3]
#設定ごとのウエイト
wSe1=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00249,0.00150,0.00069,0.00082,0.02624,0.15748,0.671830]
wSe2=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00252,0.00189,0.00072,0.00085,0.02625,0.15898,0.66984]
wSe3=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00261,0.00201,0.00075,0.00092,0.02716,0.16000,0.667600]
wSe4=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00269,0.00244,0.00079,0.00098,0.02807,0.16051,0.665570]
wSe5=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00284,0.00256,0.00082,0.00104,0.02808,0.16181,0.663900]
wSe6=[0.13699,0.00098,0.00098,0.00299,0.00299,0.00085,0.00116,0.02808,0.16475,0.660230]
s1=choice(haraidasi,3000,p=wSe3) # 指定した確率で3000個を抽出
こんな感じで配列に入れておいてあとで時系列にするっぽい
桁の丸めで結構苦労した、今後考えないかんと思いながら対策は後回しにするのである。
これを累積和として算出すれば時系列データの出来上がり。
s1.cumsum()
そして設定（ラベル）を最後に付ける
s1=np.append(s1,settei)
さて教師データのつくり方はなんとなくわかったが何個作ろうかな
１/５を答えようにするとして各設定8000：2000で作ってみるか。任意のフォルダに書き出すのとCSVに名前を付けて保存する方法をググる。
numpy.ndarrayのファイル保存（読み込み/書き込み対応表付き） - Python入門から応用までの学習サイト
csvよりもこっちのほうが楽そうなのでこれで保存してみよう。
フォルダの絶対パスとか文字列に変換するだけのことで相当てこずって割とナーバスになりながらどうにかやる。
思ったよりも高速だったので調子に乗って１０万個のデータを生成。
次はいよいよTensowFlowから読み込む。一度休憩。
