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Python中可以使用蒙特卡洛方法来估计圆周率。具体代码如下:
import random def estimate_pi(n): inside_circle = 0 total_points = 0 for _ in range(n): x = random.uniform(0, 1) y = random.uniform(0, 1) distance = x**2 + y**2 if distance <= 1: inside_circle += 1 total_points += 1 pi = 4 * inside_circle / total_points return pi n = 10000 # 采样点数,可根据需要调整 pi_estimate = estimate_pi(n) print(f"估计的圆周率为:{pi_estimate:.6f}")
上述代码中,我们使用了蒙特卡洛方法进行圆周率的估计。通过随机生成坐标点,并判断点是否在单位圆内,进而计算出圆周率的估计值。需要注意的是,蒙特卡洛方法的结果是一个估计值,其准确性与采样点数n有关,采样点数越大,估计值越接近真实值。