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ゲームの期待値を簡単に計算できるPythonパッケージがあるかどうかを知る必要があります。多数のサイコロロールを使用する必要があります。私は少なくとも32個のサイコロロールが必要になることを知っていますが、おそらくもっとたくさんあります。
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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。
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実際の結果を予想される結果と比較するのに役立つ他のNumpy関数はありますか？
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実際の結果と期待される結果とはどういう意味なのか、明確にしていただけますか？
実際の結果」とは、サンプル数が無限の場合の理論的な平均値のことですか？