求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在 1/4 圆内点的数量占总撒点数的比例计算圆周率值。 请以 123 作为随机数种子，获得用户输入的撒点数量，编写程序输出圆周率的值，保留小数点后 6 位。

以下是 Python 代码实现：

import random

# 设置随机数种子
random.seed(123)

# 获取用户输入的撒点数量
n = int(input("请输入撒点数量："))

# 计数器，记录圆内点的数量
count = 0

# 撒点
for i in range(n):
    x = random.uniform(0, 1)
    y = random.uniform(0, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1:
        count += 1

# 计算圆周率
pi = 4 * count / n

# 输出结果
print("撒点数量：", n)
print("圆周率值：", round(pi, 6))

运行结果示例：

请输入撒点数量：1000000
撒点数量： 1000000
圆周率值： 3.142092

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求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在1/4圆内点的数量占总撒点数的比例计算圆周率值。 请以123作为随机数种子，获得用户输入的撒点数量，编写程序输出圆周率的值，保留小数点后6位。

在Python中，你可以使用random模块生成随机点并计算圆周率。以下是使用Monte Carlo方法求解圆周率的一个简单示例：

import random

def monte_carlo_pi(n):
    # 设置随机数种子
    random.seed(123)
    
    # 正方形边长，假设正方形的面积是1
    side_length = 1.0
    
    # 圆的半径，也是1
    radius = 1.0
    
    # 初始化圆内点计数
    circle_points = 0
    
    for _ in range(n):
        x = random.uniform(-radius, radius)  # 随机x坐标
        y = random.uniform(-radius, radius)  # 随机y坐标
        if x**2 + y**2 <= radius**2:  # 如果点在圆内
            circle_points += 1
    
    # 计算圆周率的估计值
    pi_estimate = 4 * (circle_points / n)
    
    # 返回保留6位小数的圆周率值
    return round(pi_estimate, 6)

# 用户输入的撒点数量
points = int(input("请输入要撒下的点数: "))

pi_value = monte_carlo_pi(points)
print(f"使用{points}个点得到的圆周率近似值为: {pi_value}")

求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在 1/4 圆内点的数量占 总撒点数的比例计算圆周率值。请以 123 作为随机数种子，获得用户输入的撒点数量，编写 程序输出圆周率的值，保留小数点后 6 位。python

在Python中，你可以使用`random`模块来模拟这个过程。首先设置随机数生成器的种子，然后让用户输入撒点数量。下面是一个简单的程序示例：

import random

# 设置随机数种子
random.seed(123)

# 获取用户输入的撒点数量
n_points = int(input("请输入撒点数量："))

# 初始化圆内点和总点数计数器
circle_points = 0
total_points = 0

# 遍历并计算圆内点的数量
for _ in range(n_points):
    x = random.uniform(0, 1)
    y = random.uniform(0, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1:  # 如果点在单位圆内
        circle_points += 1
    total_points += 1

# 计算并输出圆周率的近似值
pi_estimate = 4 * circle_points / total_points
pi_value = round(pi_estimate, 6)  # 四舍五入到六位小数
print(f"使用蒙特卡洛方法估计的圆周率值为：{pi_value}")

当你运行此程序时，它会提示用户输入撒点数量，并基于这些点的分布估算圆周率。请注意，由于这是模拟方法，结果可能会有些微的波动，但它通常会随着更多点的增加而趋于准确。