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    python蒙特卡洛算法的介绍

    Python中存在着很多算法,本篇要为大家介绍一种新的算法,蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。

    1、又叫统计模拟方法,使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。

    2、使用过程为构造或描述概率过程,实现从已知概率分布抽样,建立各种估计量。

    实例

    importmath
    importrandom
    m=10000
    n=0
    foriinrange(m):
    #x、y为0-1之间的随机数
    x=random.random()
    y=random.random()
    #若点(x,y)属于图中1/4圆内则有效个数+1
    ifmath.sqrt(x**2+y**2)<1:
    n+=1
    #计算pi
    pi=4*n/m
    print("pi={}".format(pi))
    
    #pi=3.1508(结果具有随机性不一定完全一样)

    以上就是python蒙特卡洛算法的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

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