random,random()和random.uniform()在用于蒙特卡洛法计算圆周率的时候，哪个更好

在用于蒙特卡洛法计算圆周率的时候，random.uniform()更好。因为它可以生成指定范围内的随机浮点数，而random()只能生成到1之间的随机浮点数。而random.uniform()可以更灵活地控制随机数的范围，从而提高计算精度。

相关问题

怎样实现用蒙特卡洛法计算圆周率时随机数的种子为123

在使用蒙特卡洛法计算圆周率时，需要生成大量的随机数来模拟点的位置。如果要将随机数的种子设置为123，可以使用以下代码：

import random

random.seed(123) # 设置随机数种子为123

num_points = 1000000 # 模拟的点数
circle_count = 0 # 落在圆内点的数量

for i in range(num_points):
    x = random.uniform(-1, 1) # 在[-1,1]之间生成随机数
    y = random.uniform(-1, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1: # 判断点是否在圆内
        circle_count += 1

pi_estimate = 4 * circle_count / num_points # 计算圆周率的估计值
print(pi_estimate)

在上述代码中，使用了Python标准库中的`random`模块来生成随机数，并且通过`random.seed(123)`来设置随机数的种子为123。接下来，使用`random.uniform(-1, 1)`来在[-1,1]之间生成随机数，模拟点的位置，并判断点是否在圆内。最后，通过计算落在圆内点的数量与总点数的比例，估算圆周率的值。

第1关：计算圆周率——蒙特卡洛法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。

好的，这是一个计算圆周率的问题，可以使用蒙特卡洛方法来实现。以下是用Python实现的代码：

import random

# 读入随机数种子
sd = int(input())

# 初始化计数器
count = 0

# 循环生成随机点，并判断是否在圆内
for i in range(100000):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1

# 计算圆的面积和正方形的面积，估算圆周率
pi = 4 * count / 100000

print(pi)

代码的思路是，在一个边长为2的正方形内，随机生成大量的点，然后统计落在一个以(0,0)为圆心，半径为1的圆内的点的数量。根据概率统计的知识，可以得出圆的面积和正方形的面积的比值，而圆的面积和正方形的面积的比值等于圆的面积占正方形面积的比例，而圆的面积等于πr²，而正方形面积等于(2r)²=4r²，因此可以用这个比例来估算圆周率π的值。