多台主机进行蒙特卡罗算法求pi 写出源代码

以下是一个简单的使用Python实现的多台主机并行计算蒙特卡罗算法求π的示例代码：

import random
from mpi4py import MPI

comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()

# 每个进程计算的试验次数
n_per_proc = 100000000

# 在每个进程中执行蒙特卡罗算法
count = 0
for i in range(n_per_proc):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1:
        count += 1

# 汇总所有进程的计算结果
total_count = comm.reduce(count, op=MPI.SUM, root=0)

# 在主进程中计算π的近似值
if rank == 0:
    pi_approx = 4 * total_count / (n_per_proc * size)
    print("π的近似值为:", pi_approx)

这段代码使用了MPI（Message Passing Interface）库来实现进程间通信和协调，其中`n_per_proc`表示每个进程计算的试验次数，`count`表示每个进程中得到的符合条件的试验次数，`total_count`表示所有进程中符合条件的试验次数的总和。在主进程中，通过将所有进程的计算结果汇总后，计算出π的近似值并输出。