用Python代码写一个圆周率计算

的程序，保留小数点后10位。

好的，下面是用Python计算圆周率的代码：

import math

pi = math.pi

print("{:.10f}".format(pi))

这段代码中，我们使用Python内置的math模块中的pi常数来计算圆周率，并使用格式化字符串的方法将小数点后设置为10位进行输出。

希望能够解决您的问题！

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用Python写一个计算圆周率代码

好的。

计算圆周率有很多种方法。这里我介绍一种使用蒙特卡罗算法（Monte Carlo method）的方法。

蒙特卡罗算法是指在解决计算问题时，使用随机数模拟解决问题的方法。在这里，我们可以用它来计算圆周率。

下面是代码：

import random

def calc_pi(n):
  inside = 0
  for i in range(n):
    x = random.uniform(0, 1)
    y = random.uniform(0, 1)
    if x**2 + y**2 <= 1:
      inside += 1
  return (inside / n) * 4

这段代码的基本思路是：

1. 在单位正方形中随机生成 n 个点（x，y）
2. 判断这些点是否在单位圆内（使用勾股定理判断）
3. 统计圆内的点的数量，然后计算出圆周率的近似值（4 * 圆内点数 / 总点数）

输入参数 n 表示随机点的数量，越大结果越精确。

例如，调用 calc_pi(1000) 将返回圆周率的近似值。

用python写一个计算圆周率的代码

在Python中，我们可以使用蒙特卡洛方法来估算圆周率，这是一种基于随机抽样的统计方法。下面是一个简单的例子，通过模拟投掷点到单位圆内的随机点，来计算圆面积与正方形面积的比例来近似π值：

import random

def estimate_pi(n):
    inside_circle = 0
    total_points = 0
    
    for _ in range(n):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = x**2 + y**2
        if distance <= 1:
            inside_circle += 1
        total_points += 1
        
    pi_estimate = 4 * inside_circle / total_points
    return pi_estimate

# 例如，我们选择100000次随机点投掷
estimated_pi = estimate_pi(1000000)
print(f"估算的圆周率大约是：{estimated_pi}")