蒙特.卡羅方法求解圓周率近似值原理與Python實現
對於某些不能精確求解的問題，蒙特.卡羅方法是一種非常巧妙的尋找近似解的方法。
以求解圓周率的問題為例，假設有一個單位圓及其外切正方形，我們往正方形內扔飛鏢，當扔的次數足夠多以後，“落在圓內的次數/落在正方形內的次數”這個比值會無限接近“圓的面積/正方形的面積”這個比值，也就是圓周率的四分之一。模擬扔飛鏢的次數越多，圓周率的近似結果越精確。
實現程式碼為：
from random import random
def estimatePI(times):
hits = 0
for i in range(times):
x = random()*2 - 1
y = random()*2 - 1
if x*x + y*y <= 1:
hits += 1
return 4.0 * hits/times
print(estimatePI(10000))
print(estimatePI(1000000))
print(estimatePI(100000000))
print(estimatePI(1000000000))
執行結果為：
3.1396
3.1419
3.141688
3.141591436
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1、繼《Python程式設計基礎
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