import matplotlib.pyplot as plt plt.plot((0,0,2),(2,0,0),color="red") #plt.show() list_x=[] list_y=[] #写一个循环,列表里面写值 a=10000 for i in range(a+1): x=1/a*2*i list_x.append(x) #print(list_x) for i in range(a+1): y=(4-list_x[i]**2)**0.5 list_y.append(y) #print(y) plt.plot(list_x,list_y,color="red") #plt.show() import random huaxian_x=[] huaxian_y=[] random_num=random.randint(2,50) for i in range(random_num+1): x=1/random_num*2*i huaxian_x.append(x) #print(list_x) for i in range(random_num+1): y=(4-huaxian_x[i]**2)**0.5 huaxian_y.append(y) for i in range(random_num+1): plt.plot((huaxian_x[i],huaxian_x[i]),(0,huaxian_y[i]),color="red") plt.show() pi_x=[] pi_y=[] rand=random.randint(10_000_000,20_000_000) for i in range(rand+1): x=2/rand*i pi_x.append(x) for i in range(rand+1): y=(4-pi_x[i]**2)**0.5 pi_y.append(y) pi=0 for i in range(rand): pi=pi+(pi_y[i+1]+pi_y[i])*2/rand/2 print("pi:",pi)
时间: 2024-04-02 18:36:04 浏览: 27
这段代码主要用于画一个圆和计算 $\pi$ 值。首先通过 `matplotlib` 库绘制了一个圆的上半部分,并将其展示出来。然后通过随机生成的点来计算圆的面积,从而得到 $\pi$ 的近似值。具体实现过程中,将圆分成了 $10,000,000$ 到 $20,000,000$ 个小块,然后在每个小块内随机生成一个点,计算这个点是否在圆内,最后通过所有在圆内的点数量来计算出圆的面积。根据圆的面积公式 $S = \pi r^2$,可以得到 $\pi = S/r^2$。最后输出得到的 $\pi$ 的值。
相关问题
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.pyplot是一个用于绘制数据图表的Python库。要使用它,需要先安装matplotlib库,然后在Python脚本中导入matplotlib.pyplot模块。可以使用以下代码导入matplotlib.pyplot模块:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
这将允许您使用pyplot模块中的函数来创建和定制图表。例如,您可以使用以下代码创建一个简单的折线图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
这将创建一个包含x和y值的折线图,并使用show()函数显示它。
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
`import matplotlib.pyplot as plt`是Python中用于绘制图形的常用库。`%matplotlib inline`是Jupyter Notebook中的一个魔法命令,用于在Notebook中显示Matplotlib绘制的图形。当使用`%matplotlib inline`时,Matplotlib绘制的图形会直接嵌入到Notebook中,而不是弹出一个新的窗口显示。
以下是一个简单的例子,演示如何使用Matplotlib绘制一个简单的折线图,并在Jupyter Notebook中显示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
# 添加标题和标签
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
# 显示图形
plt.show()
```
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