ロープのMセクション、カット二回ランダムに3つのセクションに分かれては、三角形の確率を見つけるために組み合わせることができますか？

対象が意味を有する：
0 <AXY <A→X + Y <A（1）
0 <X <A（2）
0 <Y <A（3）
、プログラムを次のように示されています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绳子的长度为A
A = 1

# x1
x1 = np.arange(A, 0, -0.01)
# y1
y1 = np.arange(0, A, 0.01)
# x2
x2 = np.arange(A/2, 0, -0.01)
# y2
y2 = np.arange(0, A/2, 0.01)

# x1+y1=A直线
plt.plot(x1, y1)
# x2+y2=A直线
plt.plot(x2, y2, color='red', linestyle='--')
# 阴影
plt.fill_between(x1, y1, 0, facecolor='pink')

# 显示坐标轴名称
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 设置坐标轴区间
plt.xlim((0,A))
plt.ylim((0,A))
# 显示图例
plt.title('x+y=A(A='+str(A)+')')
# 带网格的图
plt.grid()
plt.show()

三角形の三辺の間の関係は、以下の3つの条件満たす必要があります
（4）X + Y> AXY
（5）X +（AXY）> Y
Y +（AXY）> X（6）は
推定することができる：
X + Y>をA / 2（7）
0 <Y <A / 2（8）
0 <X <A / 2（9）

 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 绳子的长度为A
A = 1

# x1
x1 = np.arange(A, 0, -0.01)
# y1
y1 = np.arange(0, A, 0.01)
# x2
x2 = np.arange(A/2, 0, -0.01)
# y2
y2 = np.arange(0, A/2, 0.01)
# line2
line2 = A/2

# x1+y1=A直线
plt.plot(x1, y1)
# x2+y2=A/2直线
plt.plot(x2, y2, color='red', linestyle='--')
plt.text(0.4,
         0.1,  #文字的起始位置
         'x+y>A/2',
         fontsize=9,
         verticalalignment="top",
         horizontalalignment="right")
# y=A/2直线
plt.vlines(x=line2, ymin=0, ymax=1, color='red', linestyle='--')
plt.annotate(r'y<A/2', #text和箭头一起的文字
             xy=(A-0.05,A/2), #xy箭头起始位置
             xytext=(A-0.1,A/2+0.05), #xytext文字起始位置
             #textcoords='offset points',
             fontsize=9,
             arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))  #arrowprops箭头样式
# x=A/2直线
plt.hlines(y=line2, xmin=0, xmax=1, color='red', linestyle='--')
plt.text(A/2,
         A,  #文字的起始位置
         'x<A/2',
         fontsize=9,
         verticalalignment="top",
         horizontalalignment="right")

# 阴影
plt.fill_between(x2,  #曲线x坐标
                 A/2-x2,  #覆盖的下限，第一函数的y
                 A/2,   #覆盖的上限，第2个函数的y
                 #where=x2+y2<A/2, #垂直方向上, bool，horizontal regions
                 facecolor='dodgerblue',
                 alpha=60)

# 显示坐标轴名称
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 设置坐标轴区间
plt.xlim((0,A))
plt.ylim((0,A))
# 显示图例
plt.title('x+y=A(A='+str(A)+')')
# 带网格的图
plt.grid()
plt.show()

青色の網掛け領域は被写体領域の要件を満たすために必要とされる、すなわち、青色S_ = 1/4 S_は、赤= 1/2×A / 2×A / 2、確率は1/4です。