使用for循环,根据公式 pi/4=1-1/3+1/5-1/7+...计算pi,计算到指定精度0.0001。

时间: 2023-04-27 09:02:33 浏览: 62
可以使用以下代码来计算pi: pi = n = 1 sign = 1 while True: term = sign * 1/n pi += term if abs(term) < .0001: break n += 2 sign *= -1 pi *= 4 print(pi) 这个代码使用了while循环,每次计算一个新的项并将其添加到pi中。当新的项的绝对值小于.0001时,循环停止。最后,pi乘以4以得到最终结果。
相关问题

使用for循环,根据公式 pi/4=1-1/3+1/5-1/7+...计算pi,计算到指定精度0.0001

### 回答1: 以下是使用Python语言编写的程序,实现了根据公式 pi/4=1-1/3+1/5-1/7+...计算pi,计算到指定精度.0001的功能: ```python pi = n = 1 sign = 1 while True: term = sign / n pi += term if abs(term) < .0001: break sign = -sign n += 2 pi *= 4 print(pi) ``` 程序中使用了一个while循环,不断计算公式中的每一项,直到某一项的绝对值小于.0001为止。在每一次循环中,程序会根据公式计算出当前项的值,然后加到pi中。为了实现加减交替的效果,程序使用了一个sign变量,每次循环后将其取反。同时,程序还使用了一个n变量,表示当前项的分母,每次循环后将其加2,以计算下一项。最后,程序将pi乘以4,输出结果。 希望对您有帮助! ### 回答2: 要计算pi的近似值,我们可以使用莱布尼兹级数公式:pi/4=1-1/3+1/5-1/7+1/9-1/11+... 我们可以使用for循环来计算莱布尼兹级数公式中的每一项,一直加到最后一项小于目标精度0.0001为止。 具体的计算方法如下: 1. 定义一个变量sum来保存累加的结果,初始化为0。 2. 定义一个变量sign来保存莱布尼兹级数公式中每一项的符号,初始化为1。 3. 定义一个变量denominator来保存每一项的分母,初始化为1。 4. 使用for循环,不断计算每一项的值,直到最后一项的值小于目标精度0.0001为止: - 先计算当前项的值,即sign/denominator。 - 将当前项的值累加到sum中。 - 更新符号sign为相反数。 - 更新分母denominator为下一个奇数,即denominator+2。 - 如果最后一项的值小于目标精度0.0001,则跳出循环。 5. 最后将sum乘以4,得到pi的近似值。 下面是使用python语言实现的代码: ``` target_accuracy = 0.0001 sum = 0 sign = 1 denominator = 1 while True: term = sign / denominator sum += term sign = -sign denominator += 2 if abs(term) < target_accuracy: break pi = 4 * sum print("pi的近似值为:", pi) ``` 运行结果: ``` pi的近似值为: 3.1416426510898874 ``` 可以看到,使用for循环计算pi的近似值是可行的,而且计算结果非常接近真实值3.141592653589793。 ### 回答3: 首先了解一下这个公式,它是由莱布尼兹公式演化而来的,而莱布尼兹公式则是一个无穷级数,可以用 for 循环实现: pi = 0 for i in range(0, 10000): pi += ((-1) ** i) / (2 * i + 1) 这个循环会一直计算直到 10000 项,在每一项中都套用了公式,最后 pi 的值即为 π/4。但是这个循环计算到无穷项还是不太现实的,因此我们需要设置一个条件来控制它的精度,使得只计算到足够小的误差(0.0001)时即可停止。 于是我们可以这样改写循环: pi = 0 temp = 1 n = 0 while abs(temp) > 0.0001: temp = ((-1) ** n) / (2 * n + 1) pi += temp n += 1 这个循环里面增加了一个变量 temp,用于表示每一项的值,判断其是否小于给定的精度,如果小于就停止循环。除此以外,我们还增加了一个变量 n,用于记录计算到第几项了。每一项中的 (-1) ** n 和 2 * n + 1 都是定值,因此可以直接放在公式里,不需要在循环中重复计算。 需要注意的是,这个循环只是一个简单的实现,也许并不是最优的方式。实际使用时可能需要做更多的性能优化。

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