使用蒙特·卡罗方法计算圆周率近似值Python代码
时间: 2024-03-14 21:45:06 浏览: 43
下面是一个简单的 Python 代码示例,使用蒙特卡罗方法计算圆周率的近似值:
```python
import random
def estimate_pi(n):
num_points_inside_circle = 0
num_points_total = n
for _ in range(n):
x = random.uniform(0, 1)
y = random.uniform(0, 1)
distance = (x ** 2 + y ** 2) ** 0.5
if distance <= 1:
num_points_inside_circle += 1
return 4 * num_points_inside_circle / num_points_total
print(estimate_pi(100000))
```
此代码将生成100,000个随机点,并计算这些点中有多少在半径为1的圆内。最终,它将返回 4 * 圆内点的数量 / 总点数,这将是圆周率的近似值。