今天看到一个比较有意思的方法，用蒙特卡洛方法计算圆周率。
觉得挺有意思，就把它用Python来实现以下，代码如下。
结果发现，计算跟准确值圆周率有一些千分之的几到万分之几的误差，挺有意思的哈。
在10000次迭代的计算下，圆周率是3.1464，计算时间0.7s；
在100000次迭代的计算下，圆周率是3.14552，计算时间1.6s；
在100000次迭代的计算下，圆周率是3.142764，计算时间10.9s；
def monte_carlo(total_points): """ 圆中点的个数除以总点数即为圆周率 Args: total_points: 生成点总个数 Returns: pi,以list形式返回所有的x和y点 """ # 1：定义圆中点个数的计数器与点容器 num_circle_points = 0 x_list = [] y_list = [] # 2：生成total_points个随机点 for _ in range(total_points): # 3：在长宽均为1的矩形内生成随机点（x，y） rand_x = np.random.uniform(0, 1, size=1) rand_y = np.random.uniform(0, 1, size=1) x_list.append(rand_x) y_list.append(rand_y) # 4：判断随机点是否在圆内，如果在则圆中点个数计数器加1 if np.add(rand_x ** 2, rand_y ** 2) <= 1: num_circle_points += 1 # 5：根据圆中点个数与总点数的比值，即得到圆周率 pi = 4 * float(num_circle_points) / float(total_points) return pi, x_list, y_listif __name__ == '__main__': import numpy as np pi, x_list, y_list=monte_carlo(10000) print(pi)这篇服务器的使用经验帮助了近千人，简明实用，阐述到位。值得你花几分钟看一下。
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