浦丰投针python代码

以下是布丰投针实验求π的Python代码示例：

import random
import numpy as np
from tqdm import tqdm

# 平行线距离
D = 2
# 针的长度
L = 1
# 实验次数
exp_num = 100000000
# 触碰次数
touch_num = 0

for i in tqdm(range(1, exp_num+1)):
    X = random.uniform(0, D / 2)
    theta = random.uniform(0, np.pi / 2)
    if X < (L/2)*np.cos(theta):
        touch_num += 1

# 计算π
P = touch_num/exp_num
print('π = {}'.format((2*L)/(P*D)))

这段代码使用了随机数生成器来模拟布丰投针实验，通过统计触碰次数来估计π的值。其中，`random.uniform(a, b)`函数用于生成a和b之间的随机数，`np.pi`表示π的值。最后，通过计算公式`(2*L)/(P*D)`来得到π的估计值。

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浦丰投针python

布丰投针实验是一种用于估计圆周率π的方法。根据Python代码的描述，该代码使用了随机数生成器和数学函数库numpy，利用概率统计的方法进行实验。代码中通过随机生成的坐标点(x, y)，判断针是否与平行线相交，从而计算出触碰次数。最后通过计算公式(2*L)/(P*D)来估算出π的值。代码中的exp_num参数指定了实验次数，touch_num记录了触碰次数。结果会打印出估算出的π的值。

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布丰投针实验是一种用来估计圆周率π的方法。在该实验中，我们通过随机投掷针来观察针与平行线的交点，从而得到π的近似值。以下是两种不同的Python代码实现：

引用中的代码使用了numpy和matplotlib库来实现布丰投针实验。在该代码中，我们通过生成随机数来模拟针的位置和角度，并计算针与线的交点。最后，通过触碰次数和总实验次数的比值来估计π的值。你可以将代码中的exp_num变量设置为实验次数，从而得到更准确的结果。

引用中的代码使用了random、numpy和tqdm库来实现布丰投针实验。该代码的实现与引用类似，只是使用了不同的库和变量命名。同样，你可以通过设置exp_num变量来控制实验次数，从而得到更准确的结果。