蒙特卡罗python代码

蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，可以用于求解各种数学问题。下面是一个使用蒙特卡罗方法计算圆周率的 Python 代码示例：

import random

n = 1000000  # 抽样次数
count = 0  # 落在圆内的点数

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

pi = 4 * count / n
print(pi)

这段代码会生成 $n$ 个坐标在 $[-1,1]\times[-1,1]$ 范围内的随机点，然后统计其中落在圆内的点数。根据蒙特卡罗方法的原理，圆的面积与正方形面积之比等于落在圆内的点数与总点数之比，因此可以用这个比值来估计圆周率。

相关问题

蒙特卡洛python代码

好的，以下是一个简单的蒙特卡罗模拟的 Python 代码示例，用于估计圆周率的值：

import random

def monte_carlo_pi(num_darts):
    count = 0
    for i in range(num_darts):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            count += 1
    pi = 4 * count / num_darts
    return pi

这个函数接受一个参数 `num_darts`，表示要投掷的飞镖数量。函数使用 `random` 模块生成随机的 x 和 y 坐标，然后检查它们是否落在单位圆内。最后，函数返回估计的圆周率值。

您可以根据需要调整投掷数量来提高估计的准确性。

蒙特卡罗模型python代码

蒙特卡洛方法是一种通过随机抽样来解决复杂计算问题的概率算法。在Python中，我们可以利用其简洁的数据结构和丰富的库来实现。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python来模拟投掷一枚公平的骰子并计算点数之和：

import random

def monte_carlo_simulation(num_trials, dice_sides):
    # 模拟投掷骰子
    def roll_dice():
        return random.randint(1, dice_sides)

    # 记录所有试验的总点数
    total_sum = 0

    for _ in range(num_trials):
        total_sum += roll_dice()

    average_sum = total_sum / num_trials
    return average_sum

# 使用1000次试验，每个骰子有6面
average_points = monte_carlo_simulation(1000, 6)
print(f"平均点数：{average_points}")