2024.5.8(周三)总结
【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
【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 num=int(input()) ok=0 for i in range(1,num+1): x=random.uniform(-1,1)#到-1到1的随机数 y=random.uniform(-1,1) if(x*x+y*y<=1): ok+=1 print(ok/num*4)