圆周率计算公式Python

以下是使用蒙特卡罗方法计算圆周率的Python代码：

from random import *
seed(100) #设定种子以固定随机数
dot = 0
dots = eval(input('请输入您想填充的点数：'))
for i in range(1, dots+1):
    x, y = random(), random()
    r = pow(x**2 + y**2, 0.5)
    if r <= 1:
        dot +=1
pi = 4 * (dot / dots)
print('所得圆周率为：{}'.format(pi))

该代码使用了蒙特卡罗方法，即通过随机投点的方式来估算圆周率。具体来说，我们在一个正方形内随机生成大量的点，然后统计落在圆内的点的数量，最后通过计算圆的面积与正方形面积的比值来估算圆周率。

相关问题

圆周率计算代码python

圆周率（π）是一个无理数，表示圆的周长与直径之比。在Python中，我们可以使用不同的算法来计算圆周率的值。这里我将介绍一种基于蒙特卡洛方法的计算圆周率的代码。

蒙特卡洛方法是一种通过随机抽样来解决问题的方法。在计算圆周率的问题中，我们可以在一个正方形内随机生成点，然后计算这些点到正方形中心的距离。如果距离小于等于正方形边长的一半，那么这个点就在正方形内切圆内。最后，我们可以通过在圆内的点数除以总点数来估算圆周率。

以下是使用Python实现的蒙特卡洛方法计算圆周率的代码：

import random

def monte_carlo_pi(num_points):
    points_in_circle = 0
    total_points = 0

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

        if distance <= 1:
            points_in_circle += 1
        total_points += 1
    return 4 * points_in_circle / total_points

num_points = 1000000
pi_estimate = monte_carlo_pi(num_points)
print("圆周率估计值：", pi_estimate)

这段代码首先导入了`random`模块，用于生成随机数。`monte_carlo_pi`函数接受一个参数`num_points`，表示要生成的随机点的数量。在函数中，我们遍历`num_points`次，每次生成一个随机点，并计算其到正方形中心的距离。如果距离小于等于1，说明这个点在正方形内切圆内，我们将`points_in_circle`加1。最后，我们通过公式`4 * points_in_circle / total_points`计算圆周率的估计值，并返回。

在主程序中，我们调用`monte_carlo_pi`函数，传入1000000个随机点，得到圆周率的估计值，并打印出来。

圆周率的计算python

圆周率的计算可以使用Python中的math库或者自定义算法实现。其中，使用math库实现圆周率的计算可以通过以下代码实现：

import math

pi = math.pi

print(pi)

另外，也可以使用自定义算法实现圆周率的计算，比如蒙特卡罗算法（Monte Carlo method）或者Leibniz公式（Leibniz formula），代码实现如下：

import random


def calculate_pi():
    n = 0
    total = 1000000
    for i in range(total):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
            n += 1
    pi = 4 * n / total
    return pi


print(calculate_pi())

这里使用的是蒙特卡罗算法，通过在 [-1, 1] 范围内生成大量随机点，并计算落在半径为1的圆内的点的个数，最终计算出圆周率pi的近似值。