蒙特卡洛模拟python

蒙特卡洛模拟是一种基于随机数的数值计算方法，可以用来求解复杂的数学问题，比如求解积分、求解方程、优化等。Python是一种非常适合进行蒙特卡洛模拟的编程语言。

下面是一个简单的蒙特卡洛模拟的 Python 示例：

假设我们要求解圆的面积，可以使用蒙特卡洛模拟的方法来估计圆的面积。

1. 首先，我们在一个正方形内随机生成许多点。
2. 然后，我们判断这些点是否在圆内。
3. 最后，通过计算圆内的点数和总点数的比例，来估计圆的面积。

下面是示例代码：

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))

这段代码会输出一个估计的圆周率值，这个值会随着模拟次数的增加而逐渐接近真正的圆周率值（3.14159...）。