蒙特洛克法计算圆周率Python

蒙特卡洛法是一种通过随机抽样来估计数值的方法，其中包括使用随机数生成器来模拟实验或过程。在计算圆周率时，可以使用蒙特卡洛法来估计圆的面积与正方形的面积之比，从而得到圆周率的近似值。

下面是使用Python实现蒙特卡洛法计算圆周率的示例代码：

import random

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

    for _ in range(num_points):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = x**2 + y**2

        if distance <= 1:
            points_inside_circle += 1
        points_inside_square += 1

    pi_estimate = 4 * points_inside_circle / points_inside_square
    return pi_estimate

# 调用函数进行估计
num_points = 1000000
pi = estimate_pi(num_points)
print("估计的圆周率值为:", pi)

在上述代码中，我们生成了指定数量的随机点，并计算这些点在单位正方形内的分布情况。如果点的距离原点的距离小于等于1，则认为该点在单位圆内。通过统计在圆内的点数与总点数的比例，乘以4，即可得到圆周率的近似值。