【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。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。
【思路】
将题目看做下图，就是生成随机x，y，范围为（-1，1），再求x和y的平方和的平方根，小于1说明落在圆内。利用循环，循环n次，记录落在圆内的次数（x和y的平方和的平方根小于1的次数），再用题目里的式子求圆周率，这题不难
【源代码程序】
import math import random # 输入扔飞镖的次数n n = int(input("输入扔飞镖的次数n:")) count = 0 # 循环n次，每次生成两个范围为（-1，1）的小数并赋值给x，y for i in range(n): x = random.uniform(-1, 1) y = random.uniform(-1, 1) # 求x,y的平方和的平方根 c = math.sqrt(x ** 2 + y ** 2) # 如果c小于等于1，说明（x，y）落在单位圆里，次数加1 if c <= 1: count += 1 print("落在单位圆内的次数为%s" % count) # 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 pi = (count / n) * 4 print("圆周率近似为%s" % pi)
【运行测试】
