.据数学知识，圆周率的计算可按下式进行： 试编程序计算机圆周率，并试着将n取不同的值（至少在100以上），看看计算出的圆周率结果有何不同。

以下是一个使用蒙特卡罗方法计算圆周率的 Python 代码示例：

import random

def estimate_pi(n):
    num_points_inside_circle = 0
    num_points_total = n

    for _ in range(num_points_total):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = x**2 + y**2
        if distance <= 1:
            num_points_inside_circle += 1

    pi_estimate = 4 * num_points_inside_circle / num_points_total
    return pi_estimate

print(estimate_pi(100))
print(estimate_pi(1000))
print(estimate_pi(10000))
print(estimate_pi(100000))

此代码使用了蒙特卡罗方法来估算圆周率。该方法基于一个简单的事实，即当我们在一个正方形内随机放置很多点，然后计算出距离圆心距离小于等于半径的点的数量，我们可以使用这些信息来估算圆的面积和周长，从而得出圆周率的估计值。

在代码中，我们通过随机生成x和y坐标，并计算它们到圆心的距离来模拟这个过程。我们重复进行这个过程n次，并计算出距离圆心距离小于等于半径的点的数量。最后，我们使用这个数量来计算圆的面积和周长，并得出圆周率的估计值。

为了查看不同n值的影响，我们可以调整代码中的num_points_total参数。当n值较小时，我们得到的估计值可能会有很大的误差，但当n值增大时，误差会逐渐减小。