第1关：计算圆周率——蒙特卡洛法编程实现用蒙特卡洛方法计算π值，为了自动测评的需要，请先读入一个正整数sd作为随机数种子，并要求使用 x,y = random.uniform(-1,1) , random.uniform(-1,1) 语句来生成随机点的坐标值。

好的，这是一个计算圆周率的问题，可以使用蒙特卡洛方法来实现。以下是用Python实现的代码：

import random

# 读入随机数种子
sd = int(input())

# 初始化计数器
count = 0

# 循环生成随机点，并判断是否在圆内
for i in range(100000):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1

# 计算圆的面积和正方形的面积，估算圆周率
pi = 4 * count / 100000

print(pi)

代码的思路是，在一个边长为2的正方形内，随机生成大量的点，然后统计落在一个以(0,0)为圆心，半径为1的圆内的点的数量。根据概率统计的知识，可以得出圆的面积和正方形的面积的比值，而圆的面积和正方形的面积的比值等于圆的面积占正方形面积的比例，而圆的面积等于πr²，而正方形面积等于(2r)²=4r²，因此可以用这个比例来估算圆周率π的值。

相关问题

计算圆周率——蒙特卡洛法

蒙特卡洛法可以用来估算圆周率。具体做法是：假设我们有一个边长为2的正方形和一个内切该正方形的圆形，那么这个圆形的半径就是1。我们在正方形内随机地生成大量的点，然后计算有多少点落在圆形内。假设我们生成了N个点，其中有M个点落在了圆形内，那么圆的面积就是M/N乘以正方形的面积，也就是4M/N。而圆的面积又可以表示为πr^2，其中r是圆的半径，也就是1，所以π就等于4M/N。

通过这种方法，我们可以利用随机数生成器来估算圆周率。当N越大时，估算结果就越接近真实值。

计算圆周率——蒙特卡洛法python

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值积分算法，可以用来估计圆周率π的值。下面是使用Python实现的一个简单版本：

import random
import math

def monte_carlo_pi(n_samples):
    inside_circle = 0
    for _ in range(n_samples):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = math.sqrt(x**2 + y**2)
        if distance <= 1:
            inside_circle += 1
    
    pi_estimate = 4 * inside_circle / n_samples
    return pi_estimate

n = int(input("请输入你要生成的点的数量: "))
estimated_pi = monte_carlo_pi(n)
print(f"通过蒙特卡洛方法估算的圆周率π约为: {estimated_pi}")