蒙特卡洛方法python实例

当然！这里是一个使用蒙特卡洛方法的Python示例，用于估计圆的面积：

import random

def estimate_pi(num_points):
    points_inside_circle = 0
    points_inside_square = 0

    for _ in range(num_points):
        # 随机生成点的坐标
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)

        # 检查点是否在圆内
        distance = x**2 + y**2
        if distance <= 1:
            points_inside_circle += 1

        points_inside_square += 1

    # 使用蒙特卡洛方法计算圆的面积
    pi_estimate = 4 * points_inside_circle / points_inside_square

    return pi_estimate

# 设置要生成的点的数量
num_points = 1000000

# 估计圆的面积
estimated_pi = estimate_pi(num_points)

print("蒙特卡洛估计的π值为:", estimated_pi)

这个例子使用了蒙特卡洛方法来估计圆的面积，它通过随机生成一定数量的点，并计算这些点中有多少个落在圆内来进行估计。最后，根据落在圆内的点与总点数的比例，乘以4来估计π的值。