Python蒙特卡罗法计算圆周率

蒙特卡罗方法是一种基于随机数的统计模拟方法，可以用来估计圆周率。具体步骤如下：

1. 在一个正方形内画一个内切圆，圆心为正方形中心，半径为正方形边长的一半。

2. 在正方形内随机生成大量的点。

3. 统计有多少个点落在内切圆内，记为N。

4. 则圆的面积为πr²，正方形的面积为4r²，根据比例可得π/4 = N/M，其中M为正方形内的总点数。

5. 解出π的值即可。

下面是一个Python实现：

import random

def estimate_pi(n):
    num_point_circle = 0
    num_point_total = 0
    for _ in range(n):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = x**2 + y**2
        if distance <= 1:
            num_point_circle += 1
        num_point_total += 1
    return 4 * num_point_circle / num_point_total

print(estimate_pi(1000000))

这里的参数n表示生成的点数，生成的点越多，估计得到的圆周率越精确。