human
Give me a the Python code you requested given the following:
I am working on the file "DS_Bitácora_10_Clases.ipynb".
The first task is:
Ejercicio 3
Siguiendo con el ejemplo de las redes sociales, una vez que dejan de sumarse nuevos miembros a una red - la red pasa de moda - es probable que algunos miembros empiecen a darse de baja. Para incorporar esta situación al modelo, podemos incorporar dos nuevos atributos, latencia y castigo. Si un resultado no ocurre en un número determinado de tiradas (latencia) descontamos castigo de las cuentas correspondientes a ese resultado. De esta forma, a medida que pasa el tiempo sin nuevos miembros, disminuye la probabilidad que un miembro nuevo se sume.
Nuevamente, te dejamos una clase programada que intenta simular esta situación.
1. Lee detenidamente el código y trata de entendelo.
2. Crea una instancia de DadoCargado, tira el dado algunas veces e imprime en pantalla el resultado y las probabilidades. ¿Cómo se van modificando?
3. Crea una nueva instancia de DadoCargado y haz un gráfico de la evolución de la probabilidad en función del número de tiradas.
4. ¿Qué ocurre si modificas el valor de premio, castigo y latencia?¿Cambia el comportamiento?¿Cómo estudiarias ese comportamiento?
Can you write Python code for it?
assistant
#Here is the Python code you requested.

class DadoCargado:
    def __init__(self, n_lados = 6, premio = 0.2, castigo = 1, latencia = 10):
        self.n_lados = n_lados
        self.probabilidades = np.ones(n_lados)/n_lados
        self.premio = premio
        self.castigo = castigo
        self.latencia = latencia
        self.resultados = []
        self.counts = np.zeros(n_lados)
        
    def tirar_dado(self):
        lados = np.arange(1,self.n_lados+1)
        resultados = np.random.choice(lados, 1, p = self.probabilidades)
        self.resultados +=list(resultados)
        self.counts[resultados[0] - 1] +=1
        self.cargar_dado()
        return resultados
    
    def cargar_dado(self):
        if len(self.resultados) >= self.latencia:
            lados = np.arange(1,self.n_lados+1)
            for lado in lados:
                if lado not in self.resultados[-self.latencia:]:
                    self.counts[lado - 1] -= self.castigo
                    if self.counts[lado - 1]<0:
                        self.counts[lado - 1] = 0
                        
        self.probabilidades = self.probabilidades + self.premio*self.counts/self.counts.sum()
        self.probabilidades = self.probabilidades/self.probabilidades.sum()
        

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