用蒙特卡洛方法计算圆周率π的原理如下：一个边长为2r的正方形内部相切一个半径为r的圆，圆的面积是πr2，正方形的面积为4r2，二者面积之比是π/4，因为比值与r大小无关，所以可以假设半径 r的值为1。 图片 在这个正方形内部，随机产生n个点，坐标为（x,y），当随机点较多时，可以认为这些点服从均匀分布的规律。计算每个点与中心点的距离是否大于圆的半径(x2+y2>r2)，以此判断是否落在圆的内部。统计圆内的点数c，c与n的比值乘以4，就是π的值。理论上，n越大，计算的π值越准，但由于随机数不能保证完全均匀分布，所以蒙特卡洛法每次计算结果可能不同。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 编程实现用蒙特卡洛方法计算π值，为了自动测评的需要，请先读入一个正整数sd作为随机数种子，并要求使用 x,y = random.uniform(-1,1) , random.uniform(-1,1) 语句来生成随机点的坐标值。 示例‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输入： 100 100000 输出：

以下是用Python编写的实现代码：

import random

# 读入随机数种子
sd = int(input())

# 初始化圆内点数
c = 0

# 生成随机点并统计圆内点数
for i in range(sd):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1:
        c += 1

# 计算估计值
pi = 4 * c / sd

# 输出结果
print(pi)

在该代码中，我们首先读入随机数种子`sd`，然后使用`random.uniform(-1, 1)`函数生成随机点的坐标值。接着，我们统计圆内的点数`c`，最后根据公式计算π的估计值。最终输出结果即可。