蒙特卡洛方法求圆周率 python产生10000个随机点计算圆周率？

python产生10000个随机点计算圆周率？

蒙特卡罗方法可以通过多次散射点计算周长，模拟概率，计算面积。它是否在圆内，可以通过到圆心的距离来求解。利用计算机的运算速度，可以快速计算周长。喷洒次数越多，PI越精确。代码如下：

from random import random

from math import sqrt

from time import process time

DARTS=10000

hits=0.0

process time（）

对于范围内的I（1，DARTS 1）：

x，y=random（）

dist=sqrt（x**2，y**2）

如果（dist<=1.0）：

命中=命中1

pi=4*（命中/省道）

打印（”pi值为{}。". 格式（PI）

打印（”运行时为：{。5F}s”。格式（过程）蒙特卡罗分析（统计模拟）是一种使用随机抽样统计来估计结果的计算方法。它可以用来估计PI。它是由约翰·冯·诺依曼提出的。由于计算结果的准确性很大程度上取决于样本数，一般需要大量的样本数据，因此在没有计算机的时代一直没有得到重视。蒙特卡罗分析方法可以用来估计周长比。如图所示，在边长为2的正方形中，做一个半径为1的圆。正方形的面积等于2×2=4，圆的面积等于π×1×1=π。因此，正方形的面积与圆的面积之比是4：π。现在让我们用计算机或轮盘赌来生成几组均匀分布在0和2之间的随机数，这些随机数散落在正方形中作为某一点的坐标。那么平方中的数N与圆中的数k之比接近平方面积与圆面积之比，即N:k≈4:π，因此π≈4K/N，需要大量均匀分布的随机数才能得到更精确的值，这也是蒙特卡罗分析的缺点方法。

什么是蒙特卡洛法？

使用蒙特卡罗方法，在正方形中画一个内接圆，总面积为4rr，圆的面积为pirr，根据总点数与落在圆中的点数的比值，可以估算出pi

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