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    python蒙特卡洛算法的介绍

    小妮浅浅小妮浅浅2021-10-09 10:33:24原创208

    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

    import math
    import random
    m = 10000
    n = 0
    for i in range(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
        if math.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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