解説
1個のさいころで各目が出る確率は理論上 1/6 です。しかし数回振っただけでは偏りが出ます。
試行回数を増やすと、各目の出る回数は全体の約 1/6（1000回なら約167回）に近づいていきます。これを大数の法則による確率の収束といいます。
辞書で各目の回数を集計し、回数を # の棒グラフで可視化して偏りを観察しましょう。
書き方
import random / random.seed(値) で乱数を固定、random.randint(1, 6) でさいころの目。
・辞書 {n: 0 for n in range(1, 7)}: 各目をキーに0で初期化（辞書内包表記）。
・counts[キー] += 1 で集計、"#" * 個数 で棒グラフ文字列を作る。
・f"{値:4d}" は整数を4桁幅で右寄せ、f"{値:.1f}" は小数1桁。書いて動かす
この回の課題
さいころを1000回振って各目の回数を辞書で集計し、# の棒で可視化して、各目が理論値（約1/6）に近づく様子を観察しよう。
コードはあなたの端末の中だけで動きます（サーバーには送られません）。進み具合もこのブラウザに保存されます。
もっと本格的に使うなら
Windows版 InsightPy なら、書いたコードを保存して業務の自動化まで進められます。学習センターはずっと無料です。