【python】计算π的值，让π每次运行结果一样

在Python中，我们可以使用著名的Chudnovsky算法来计算圆周率π的近似值。这个算法虽然不是最快的，但它是一个相对简单的公式，可以保证每次运行的结果都是一样的。以下是使用这个算法的一个例子：

import math

def chudnovsky_series(n_terms=100):
    pi = 0
    c = [1, 4, -1, -5, 6, -6, 16, -20, 15, -6]
    a = 1
    b = 1
    for _ in range(n_terms):
        pi += (a / ((n_terms + 1) * 6))
        a *= (6 * n_terms**2 + 12*n_terms + 4)
        b *= (3*n_terms**2 + 6*n_terms + 4)
    return 12 * pi / b

# 计算并输出π的值
pi_value = chudnovsky_series()
print(f"π的近似值：{pi_value}")

# 如果需要保证每次运行结果一致，可以将上述代码放入一个函数并设置为常量
# 不过要注意，由于算法本身的精度限制，即使是相同的代码，不同的n_terms可能会导致微小差异

相关问题

python计算π的近似值

可以使用蒙特卡罗方法来近似计算π的值，具体方法是在一个正方形内随机生成大量的点，并计算落在四分之一圆内的点的数量，根据数学原理可以计算出 π/4 的近似值，从而得到π的近似值。代码示例：

import random

def estimate_pi(n):
num_in_circle = 0
total = 0
for i in range(n):
x = random.uniform(-1, 1)
y = random.uniform(-1, 1)
if x**2 + y**2 <= 1:
num_in_circle += 1
total += 1
return 4 * num_in_circle / total

print(estimate_pi(1000000)) # 输出π的近似值

用python计算π的近似值

你可以使用蒙特卡罗方法来估算 π 的近似值。用一个单位圆和一个边长为 2 的正方形，随机生成 n 个点，统计落在圆内的点的个数。根据圆的面积公式（πr²），可以得到 π 的近似值为 4 * 圆内点的数目 / 总点数。代码示例：

import random

n = 1000000
inner_points = 0

for i in range(n):
x = random.uniform(-1, 1)
y = random.uniform(-1, 1)
if x*x + y*y <= 1:
inner_points += 1

pi = 4 * inner_points / n
print(pi) # 输出 π 的近似值