python-蒙特·卡罗法计算圆周率

【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

分析过程：

代码：

from random import random

count = int(input())
num = 0
for i in range(count):
    x = random()  # 生成0-1的随机数
    y = random()
    if pow(x * x + y * y, 0.5) <= 1:  # 四分之一正方形和圆，这时边长和圆的半径都为1，计算两点之间距离是否小于等于1
        num += 1

print(4 * (num / count))  # 计算出圆周率

 

 

 

 

参考： python语言程序设计——蒙特·卡罗方法求圆周率