python代码 要求：模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法，输入掷飞镖次数，然后输出圆周 率近似值。

好的，您可以使用以下 Python 代码实现：

import random

n = int(input("请输入掷飞镖的次数："))

# 统计落在圆内的次数
count = 0
for i in range(n):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1

# 计算圆周率的近似值
pi = 4 * count / n
print("掷飞镖 %d 次后，圆周率的近似值为：%f" % (n, pi))

这个程序使用了蒙特·卡罗方法来估计圆周率的近似值。具体做法是，我们在一个边长为 2 的正方形内随机投掷飞镖，然后统计其中落在以原点为圆心、半径为 1 的圆内的飞镖数目，最后用这个数目来估计圆周率的近似值。

首先，我们使用 `input()` 函数获取用户输入的掷飞镖次数，并使用 `random.uniform()` 函数生成一个坐标范围在 [-1, 1] 内的随机点 `(x, y)`。然后，我们判断这个点是否落在以原点为圆心、半径为 1 的圆内，如果是，则将计数器 `count` 加 1。最后，我们使用公式 `pi = 4 * count / n` 来计算圆周率的近似值，并输出结果。