【题目描述】蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题。假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内),如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值。这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法,如下图所示。编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值。
【练习要求】请给出源代码程序和运行测试结果,源代码程序要求添加必要的注释。
【输入格式】在一行中输入掷飞镖的次数。
【输出格式】输出采用蒙特·卡罗法模拟计算出的圆周率的值。
【输入样例】100000
【输出样例】3.13056
import random def monte_carlo_pi(num_points): inside_circle = 0 for _ in range(num_points): x = random.uniform(-1, 1) y = random.uniform(-1, 1) if x2 + y2 <= 1: inside_circle += 1 pi_approx = 4 * inside_circle / num_points return pi_approx num_points = int(input("请输入掷飞镖次数:"))approx_pi = monte_carlo_pi(num_points)print(f"圆周率的近似值为:{approx_pi}")
标签:蒙特,14,圆周率,random,2024,次数,近似值,卡罗 From: https://www.cnblogs.com/drz1145141919810/p/18255465