用MATLAB写个蒙特卡罗求圆周率的值 要有MATLAB画图的代码

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 设置投点数量
N = 100000;

% 生成随机点并判断是否落在圆内
x = rand(1, N);
y = rand(1, N);
in_circle = (x.^2 + y.^2 <= 1);

% 计算圆周率值
pi_estimate = 4*sum(in_circle)/N;

% 绘制结果
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
x_circle = cos(theta);
y_circle = sin(theta);
plot(x(~in_circle), y(~in_circle), '.', 'MarkerSize', 5, 'Color', [0.5, 0.5, 0.5])
hold on
plot(x(in_circle), y(in_circle), '.', 'MarkerSize', 5, 'Color', [0.8500, 0.3250, 0.0980])
hold on
plot(x_circle, y_circle, 'r')
axis equal
title(['估算值为: ', num2str(pi_estimate)])

运行以上代码，即可得到蒙特卡罗估算的圆周率值，并且用图像呈现结果。

相关问题

用MATLAB写个蒲丰试验求圆周率的值 并且用MATLAB画图体现结果

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 设置投点数量
N = 100000;

% 初始化计数器
count = 0;

% 生成随机点并判断是否落在圆内
for i = 1:N
    x = rand();
    y = rand();
    if x^2 + y^2 <= 1
        count = count + 1;
    end
end

% 计算圆周率值
pi_estimate = 4*count/N;

% 绘制结果
theta = linspace(0, 2*pi, 100);
x = cos(theta);
y = sin(theta);
plot(x, y, 'k--')
hold on
plot(rand(1, N), rand(1, N), '.', 'MarkerSize', 5, 'Color', [0.5, 0.5, 0.5])
hold on
plot(x, y, 'r')
axis equal
title(['估算值为: ', num2str(pi_estimate)])

运行以上代码，即可得到蒲丰试验估算的圆周率值，并且用图像呈现结果。

matlab投针法求圆周率

好的，关于使用投针法求圆周率，可以按照以下步骤进行：

1. 准备一张正方形纸和一支针。
2. 在正方形纸上画一个圆，圆的直径等于正方形的边长。
3. 把针随机地扔在正方形纸上，记录下针的位置。
4. 重复步骤3多次，记录下针落在圆内的次数和总次数。
5. 根据投针法的原理，圆的面积与正方形面积之比等于针落在圆内的次数与总次数之比。即 π/4 = 圆内针数/总针数。
6. 通过计算得到 π 的值。

下面是一个 MATLAB 的实现示例：

% 步骤1：准备正方形纸和针
L = 1; % 正方形边长
r = L/2; % 圆半径
n = 10000; % 投针次数
x = rand(n,1)*L; % 随机生成x坐标
y = rand(n,1)*L; % 随机生成y坐标

% 步骤2：画圆
theta = linspace(0,2*pi,100);
xc = r*cos(theta) + L/2;
yc = r*sin(theta) + L/2;
plot(xc,yc,'b-');
hold on;

% 步骤3：投针
inCircle = (x-L/2).^2 + (y-L/2).^2 <= r^2; % 判断针是否落在圆内
plot(x(inCircle),y(inCircle),'r.'); % 画出落在圆内的点
plot(x(~inCircle),y(~inCircle),'k.'); % 画出落在圆外的点

% 步骤4：统计针落在圆内的次数和总次数
numInCircle = sum(inCircle);
numTotal = n;

% 步骤5：计算圆周率
pi_estimate = 4*numInCircle/numTotal;
disp(['Estimated pi: ', num2str(pi_estimate)]);

% 步骤6：画图
axis equal;
title(['Estimated pi: ', num2str(pi_estimate)]);