描述
蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是由数学家冯·诺伊曼提出的，诞生于上世纪40年代美国的“曼哈顿计划”。蒙特卡洛是一个地名，位于赌城摩纳哥，象征概率。蒙特卡洛方法的原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
用蒙特卡洛方法计算圆周率π的原理如下：一个边长为2r的正方形内部相切一个半径为r的圆，圆的面积是πr2，正方形的面积为4r2，二者面积之比是π/4，因为比值与r大小无关，所以可以假设半径 r的值为1。
在这个正方形内部，随机产生n个点，坐标为（x,y），当随机点较多时，可以认为这些点服从均匀分布的规律。计算每个点与中心点的距离是否大于圆的半径(x2+y2>r2)，以此判断是否落在圆的内部。统计圆内的点数c，c与n的比值乘以4，就是π的值。理论上，n越大，计算的π值越准，但由于随机数不能保证完全均匀分布，所以蒙特卡洛法每次计算结果可能不同。
编程实现用蒙特卡洛方法计算π值，为了自动测评的需要，请先读入一个正整数sd作为随机数种子，并要求使用 x,y = random.uniform(-1,1) , random.uniform(-1,1) 语句来生成随机点的坐标值。
import randomdef monte_carlo_pi(num): """接收正整数为参数，表示随机点的数量，利用蒙特卡洛方法计算圆周率 返回值为表示圆周率的浮点数""" #====================Begin=================================== # 补充你的代码 a = 0 count = 0 while a < times: x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1) if x**2 + y**2 <=1: count += 1 a +=1 return 4*count / a #=====================End================================== if __name__ == '__main__': sd = int(input()) #读入随机数种子 random.seed(sd) #设置随机数种子 times = int(input()) # 输入正整数，表示产生点数量 print(monte_carlo_pi(times)) # 输出圆周率值，浮点数
测试：
来源地址：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/130671199
