蒲丰投针求圆周率python可视化

蒲丰投针是一种用来估算圆周率的方法，其基本思想是将一根长度为L的针随机投掷到一个由等距平行线构成的纸面上，然后统计针与平行线相交的次数，通过这个次数与投针总数的比值来估算圆周率。下面是一个Python可视化的实现：

<<引用>>

import random
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def calpai():
    po = []
    n = 1000
    r = 1.0
    a, b = (0.0, 0.0)
    x_neg, x_pos = a - r, a + r
    y_neg, y_pos = b - r, b + r
    count = 0
    xpoints = np.array(0)
    ypoints = np.array(0)
    xxpoints = np.array(0)
    yypoints = np.array(0)
    for i in range(0, n):
        x = random.uniform(x_neg, x_pos)
        y = random.uniform(y_neg, y_pos)
        if x*x + y*y <= 1.0:
            count += 1
            xpoints = np.append(xpoints, [x])
            ypoints = np.append(ypoints, [y])
            plt.plot(xpoints, ypoints,"o")
        else:
            xxpoints = np.append(xxpoints, [x])
            yypoints = np.append(yypoints, [y])
            plt.plot(xxpoints, yypoints,"o")
    xx = 0
    yy = 0
    r = 1
    a_x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
    a = xx + r * np.cos(a_x)
    b = yy + r * np.sin(a_x)
    plt.plot(a, b, color='deeppink', linestyle='--')
    plt.plot(a, -b, color='deeppink', linestyle='--')
    plt.axis('equal')
    plt.xlim(-1, 1)
    plt.ylim(-1, 1)
    plt.show()
    print ((count / float(n)) * 4)

calpai()

运行上述代码，即可得到一个可视化的蒲丰投针求圆周率的结果。其中，红色的虚线表示圆的边界，蓝色的点表示针的投掷位置，而绿色的点则表示针与平行线相交的位置。程序最后输出的结果即为估算出的圆周率。