今天看到一个比较有意思的方法，用蒙特卡洛方法计算圆周率。

觉得挺有意思，就把它用Python来实现以下，代码如下。

结果发现，计算跟准确值圆周率有一些千分之的几到万分之几的误差，挺有意思的哈。

在10000次迭代的计算下，圆周率是3.1464，计算时间0.7s；

在100000次迭代的计算下，圆周率是3.14552，计算时间1.6s；

在100000次迭代的计算下，圆周率是3.142764，计算时间10.9s；

def monte_carlo(total_points):    """ 圆中点的个数除以总点数即为圆周率    Args:         total_points: 生成点总个数    Returns:         pi,以list形式返回所有的x和y点    """    # 1：定义圆中点个数的计数器与点容器    num_circle_points = 0    x_list = []    y_list = []    # 2：生成total_points个随机点    for _ in range(total_points):        # 3：在长宽均为1的矩形内生成随机点（x，y）        rand_x = np.random.uniform(0, 1, size=1)        rand_y = np.random.uniform(0, 1, size=1)        x_list.append(rand_x)        y_list.append(rand_y)        # 4：判断随机点是否在圆内，如果在则圆中点个数计数器加1        if np.add(rand_x ** 2, rand_y ** 2) <= 1:            num_circle_points += 1    # 5：根据圆中点个数与总点数的比值，即得到圆周率    pi = 4 * float(num_circle_points) / float(total_points)    return pi, x_list, y_listif __name__ == '__main__':    import numpy as np     pi, x_list, y_list=monte_carlo(10000)    print(pi)

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