Simuler un dé, puis une somme

La fonction. rd.random() tombe uniformément dans $[0,1[$. En multipliant par $6$, on obtient un nombre de $[0,6[$ ; sa partie entière vaut $0$, $1$, $2$, $3$, $4$ ou $5$, chacune avec la même probabilité $\frac{1}{6}$, puisque chacune correspond à un intervalle de longueur $1$ sur les $6$. On ajoute $1$ pour obtenir les faces.

import numpy as np
import numpy.random as rd

def de():
    return np.floor(6*rd.random()) + 1

L'estimation.

n = 10000
s = 0
for i in range(n):
    if de() + de() == 7:
        s = s + 1
print(s/n)
# environ 0.167

La valeur exacte. Les deux dés donnent $6\times 6=36$ couples également probables. La somme vaut $7$ pour $(1,6)$, $(2,5)$, $(3,4)$, $(4,3)$, $(5,2)$ et $(6,1)$, soit $6$ couples :

$$P(\text{somme}=7)=\frac{6}{36}=\frac{1}{6}\approx 0,1667.$$

La fréquence observée s'en approche à quelques millièmes près, ce qui est l'ordre de précision qu'on peut espérer de $10000$ essais : deux décimales fiables, pas davantage.

Le point à retenir. Toute loi uniforme sur des entiers se fabrique à partir de rd.random() par une multiplication et une partie entière : c'est le seul générateur exigible, et il suffit. La borne haute est exclue, la borne basse incluse — d'où le + 1 qui ramène les faces de $1$ à $6$.