用python写这个使用模特卡罗法模拟撒点100000次计算圆周率输入一个整数表示随机数种子输出计算的圆周率的值结果保留小数点后五位数字

可以使用以下代码实现：

import random

def estimate_pi(num_points):
    inside_circle = 0
    for i in range(num_points):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            inside_circle += 1
    pi = 4 * inside_circle / num_points
    return pi

seed = int(input("请输入随机数种子："))
random.seed(seed)

pi = estimate_pi(100000)
print("计算得到的圆周率为：{:.5f}".format(pi))

注意，这个方法只是一种估算圆周率的方法，得到的结果并不一定十分准确，但是随着模拟次数的增加，结果会越来越接近真实值。

相关问题

C语言代码：计算圆周率 使用模特卡罗方法（模拟法），模拟撒点100000次，计算圆周率π 输入格式: 一个整数，表示随机数种子 输出格式: 计算的π值，结果小数点后保留5位数字

以下是使用 C 语言编写的计算圆周率的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#define N 100000

int main()
{
    int seed, i, count = 0;
    double x, y, pi;
    printf("请输入一个整数作为随机数种子：");
    scanf("%d", &seed);
    srand(seed);  // 初始化随机数种子
    for (i = 0; i < N; i++)
    {
        x = (double)rand() / RAND_MAX;  // 生成一个0~1之间的随机数
        y = (double)rand() / RAND_MAX;
        if (x * x + y * y <= 1)  // 判断点是否在圆内
            count++;
    }
    pi = 4.0 * count / N;  // 计算π值
    printf("计算的圆周率π值为：%.5f\n", pi);  // 输出结果，保留5位小数
    return 0;
}

代码说明：

1. 宏定义了模拟次数 N，可以根据需要自行修改。

2. 通过 `scanf()` 函数输入随机数种子，并通过 `srand()` 函数初始化随机数种子。

3. 循环模拟 N 次，每次生成两个 0~1 之间的随机数，判断这个点是否在圆内，如果在圆内，则 count 计数器加一。

4. 最后计算 π 值，输出结果，保留 5 位小数。

注意事项：

1. 由于模拟次数 N 越大，计算结果越接近圆周率 π，但计算时间也会越长，因此需要根据实际情况选择合适的模拟次数。

2. 由于随机数生成的种子影响着模拟结果，因此建议使用不同的种子进行多次模拟，取平均值作为最终结果。

用python写一个用模特卡罗法模拟撒点计算圆周率

可以使用以下代码来实现：

import random

def monte_carlo_pi(num_points):
    inside_circle = 0
    for i in range(num_points):
        x = random.uniform(-1, 1)
        y = random.uniform(-1, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            inside_circle += 1
    pi = 4 * inside_circle / num_points
    return pi

print(monte_carlo_pi(100000))

这个函数使用模特卡罗法来模拟在一个正方形内随机撒点，然后计算落在圆内的点的数量，最后通过计算圆的面积和正方形的面积的比值来估算圆周率。