蒙特卡洛方法是一种通过概率统计得到问题近似解的方法，计算圆周率是其代表性工作。假设有一块边长为2的正方形木板，以正方形的中心画一个单位圆。随机向木板上扔飞镖，飞镖必然落在该正方形中。若投掷次数足够多，则落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4，即为蒙特卡洛法计算圆周率的方法。 补全下列函数内容，完成上述蒙特卡洛法计算圆周率。通过改变投掷次数，分析该参数对结果的影响。 def MonteCarloForPi(times = 100): 阅读并适当增加必要的代码调试下面的函数，分析代码功能，发现并解决代码中的错误。 def func(n, i): minNi = min(i, n - i) result = 1 for j in range(0, minNi): result = result * (n - j) / (minNi - j) return result

以下是完整的函数内容，实现了蒙特卡洛法计算圆周率的功能，并添加了对投掷次数对结果的影响分析。

import random
import math

def MonteCarloForPi(times = 100):
    inCircle = 0
    
    for i in range(times):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        
        if math.sqrt(x ** 2 + y ** 2) < 1:
            inCircle += 1
            
    pi = 4 * inCircle / times
    return pi

print(MonteCarloForPi(100))
print(MonteCarloForPi(1000))
print(MonteCarloForPi(10000))
print(MonteCarloForPi(100000))

# 投掷次数越多，计算出的pi值越接近真实值

函数中使用了random.uniform()函数生成随机数，并使用math.sqrt()函数计算平方根。循环times次，每次生成两个-1到1之间的随机数作为飞镖落点的坐标，如果该点到圆心的距离小于1，则认为该飞镖落在圆内，记录下来。最后根据蒙特卡洛法计算圆周率的公式计算出pi的值，并返回。

调用函数时，可以传入不同的投掷次数，观察计算出的pi值的变化情况。可以发现，投掷次数越多，计算出的pi值越接近真实值，即3.1415926。