私はあなたが私に提案した問題に固執しました。サイコロロールをシミュレートする方法を考え出しましたが、シーケンスの最長実行を計算することはよくわかりません。`longest_run（）` functionを書くのを手伝ってもらえますか？私のコードは次のようになります：

`` python
npとしてnumpyをインポートします

＃最初に、6つの側面でダイをシミュレートし、100回ロールする必要があります。
＃第二に、それらのロールの最長走行を計算する必要があります
＃第三に、手順1と2を何度も繰り返す必要があります。今のところ1000Xはいいですね。
＃最後に、これらの1000の長い実行の平均値を計算する必要があります。


def roll_die（sides = 6、rolls = 100）：
    ＃n回、m側のダイをロールします。
    結果= np.random.randint（0、sides、rolls）

    返品の結果


def longest_run（結果）：
    ### ###
    ＃結果を反復し、カウンターを更新する必要があります
    ＃最長のランを追跡するにはどうすればよいですか？

    0を返します


def run_experiments（sides = 6、rolls = 100、num_experiments = 1000）：
    ＃実験中に空のリストを作成します
    all_max_runs = []

    _ in range（num_experiments）：
        結果= roll_die（sides = sides、rolls = rolls）
        tmp_max_run = longest_run（結果）
        all_max_runs.append（tmp_max_run）

    ＃最も長い実行の平均長さを計算します
    mean_max_run = np.mean（all_max_runs）

    mean_max_runを返します

`` `
I've gotten stuck on the problem you suggested for me. I've figured out how to simulate dice rolls, but I'm not quite sure to calculate what the longest run of the sequence. Can you please help me write the `longest_run()` function? My code looks like this:

```python
import numpy as np

# first, I need to simulate a die with 6 sides and roll it 100 times.
# second, I need to calculate the longest run for those rolls
# third, I need to do repeat steps 1 and 2 many times. 1000x sounds good for now.
# last, I need to calculate the average value of those 1000 longest runs.


def roll_die(sides = 6, rolls = 100):
    # roll an m-sided die, n times. 
    outcomes = np.random.randint(0, sides, rolls)

    return outcomes


def longest_run(outcomes):
    ### TO DO ###
    # need to iterate over outcomes and update a counter
    # how do I keep track of the longest runs?

    return 0


def run_experiments(sides = 6, rolls = 100, num_experiments = 1000):
    # create empty list to populate during experiments
    all_max_runs = []

    for _ in range(num_experiments):
        outcomes = roll_die(sides = sides, rolls = rolls)
        tmp_max_run = longest_run(outcomes)
        all_max_runs.append(tmp_max_run)

    # calculate average length of the longest run
    mean_max_run = np.mean(all_max_runs)

    return mean_max_run

```