多数のサイコロを振るゲームの期待値を計算するには、PythonのNumPyパッケージの使用を検討するとよいでしょう。NumPyは、数値データの大きな配列や行列をサポートする数値計算ライブラリです。

NumPyを使えば、サイコロの出目を表す乱数の配列を簡単に生成することができます。そして、これらの配列を使ってゲームの期待値を計算することができます。

例えば、6面体のサイコロを振って、その結果ごとに一定の報酬を受け取るゲームがある場合、NumPyを使って大量のサイコロの出目をシミュレートし、平均報酬を計算することができます。これを示すコード・スニペットです：
```python
import numpy as np

# Define the reward for each outcome
rewards = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7])

# Simulate 32 dice rolls
dice_rolls = np.random.randint(1, 7, size=(32,))

# Calculate the expected value
expected_value = np.mean(rewards[dice_rolls - 1])
```

この例では、dice_rolls 配列は `np.random.randint` 関数を使って生成されていることに注意してください。rewards 配列は dice_rolls 配列を使用してインデックス付けされ、各 reward は対応するサイコロの出目に基づいて選択されます。そして、期待値はすべての報酬の平均として計算されます。

NumPyを使えば、この例を簡単にスケールアップして、多数のサイコロの出目やより複雑なゲームを扱うことができます。Pythonで数値計算を行うための強力なツールです。
For calculating the expected value of a game that involves a large number of dice rolls, you may want to consider using the NumPy package in Python. NumPy is a numerical computing library that provides support for large arrays and matrices of numeric data.

With NumPy, you can easily generate arrays of random numbers that represent the outcomes of dice rolls. You can then use these arrays to calculate the expected value of the game.

For example, if you have a game where you roll a six-sided die and receive a certain reward for each outcome, you can use NumPy to simulate a large number of dice rolls and calculate the average reward. Here's a code snippet that demonstrates this:
```python
import numpy as np

# Define the reward for each outcome
rewards = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7])

# Simulate 32 dice rolls
dice_rolls = np.random.randint(1, 7, size=(32,))

# Calculate the expected value
expected_value = np.mean(rewards[dice_rolls - 1])
```

Note that in this example, the dice_rolls array is generated using the `np.random.randint` function, which generates random integers within a specified range. The rewards array is indexed using the dice_rolls array, so that each reward is selected based on the outcome of the corresponding dice roll. The expected value is then calculated as the mean of all rewards.

With NumPy, you can easily scale up this example to handle a large number of dice rolls and more complex games. It is a powerful tool for performing numerical computations in Python.