用while语句计算圆周率的写法
时间: 2024-05-01 07:17:22 浏览: 23
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语句实现计算圆周率pi的近似值
以下是用while语句实现计算圆周率pi的近似值的Python代码:
```python
n = 0
pi = 0
while True:
pi += 4 * (-1) ** n / (2 * n + 1)
n += 1
if n > 1000000: # 控制循环次数,防止死循环
break
print(pi)
```
解释:
- 我们使用一个while循环来计算pi的近似值。
- 在每一次循环中,我们使用Leibniz公式计算pi的近似值:pi = 4 * (-1) ** n / (2 * n + 1),其中n是一个从0开始的整数。
- 每次循环结束后,我们将n加1,继续进行下一次循环,直到达到设定的循环次数(这里设定为1000000)。
- 最后,我们打印出计算出的pi的近似值。
注意:这种方法虽然可以计算出pi的近似值,但是其精度相对比较低,如果需要更高的精度,可以使用其他更加精确的算法。
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
```python
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
```