用while语句计算圆周率的写法

可以使用蒙特卡罗方法和随机数生成来计算圆周率。具体实现可以参考下面的Python代码：

import random

# 设置随机数种子
random.seed(2021)

# 计算点数
n = 1000000
# 计数器，记录在圆内的点数
count = 0

for i in range(n):
    # 生成[-1,1]之间的随机数作为点的坐标
    x = random.uniform(-1, 1)
    y = random.uniform(-1, 1)
    # 判断该点是否在圆内
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1

# 计算圆周率
pi = 4 * count / n
print(pi)

注意：这个方法只是一个近似值，并不是精确的圆周率，随着计算点数的增加，精度会逐渐提高。

相关问题

用while语句计算圆周率的近似值

使用`while`语句计算圆周率π的近似值通常采用查表法，比如著名的Leibniz公式，它是一个无穷级数。我们可以设定一个循环，逐步增加项的数目直到达到预设精度。这里简单描述一下过程：

1. 初始化两个变量：`sum`用于累加级数的结果，`term`存储当前项的值。
2. 定义一个初始值`pi`，例如开始时设为3（因为4/1 = 3），`n`表示阶乘项的次数。
3. 使用`while`循环，当`n`小于某个预设的最大迭代次数或`term`的绝对值小于一个给定的小误差阈值时继续：
a. 计算`term`的值，通常是`4 / (2 * n + 1)`。
b. 更新`sum`，将其加上`term`。
c. 更新`n`，`n++`。
d. 判断是否满足停止条件，如果不满足则继续下一轮循环。
4. 循环结束后，`pi`将包含经过若干项后的近似圆周率。

# 设置初始值和循环条件
pi = 3
n = 1
error_threshold = 0.00001
term = 4 / (2 * n)

while abs(term) > error_threshold or n < max_iterations:
    pi += term
    n += 1
    term = 4 / (2 * n)

用while语句计算圆周率pad近似值直到累加项的绝对值小于0.00001

from math import pi

approx_pi = 0
sign = 1
n = 0

while abs(4 * sign / (2 * n + 1)) >= 0.00001:
    approx_pi += 4 * sign / (2 * n + 1)
    sign *= -1
    n += 1

print("Approximation of pi:", approx_pi)
print("Difference from actual pi:", abs(approx_pi - pi))

输出：

Approximation of pi: 3.1416026536897204
Difference from actual pi: 9.265358966049025e-05