数据挖掘第一次实验

使用蒙特卡洛算法来求函数y=x3在[0,1]上的积分值：

# 导入所需库
import random			    # random函数是符合正态分布的
import matplotlib.pyplot as plt		#画图函数
import numpy as np

# 定义一个类
class MC():
    def __init__(self, m):		# 类与外界的接口
        self.m = m

    def MC(self):
        N = 0		# 计算阴影区域的面积
        x = []      # 自变量列表
        y = []      # 因变量列表
        for i in range(self.m):
            x.append(random.uniform(0, 1))
            y.append(random.uniform(0, 1))
            if y[i] <= x[i]**3:
                N += 1
            else :
                print(i)
        return x, y, N/self.m

    def drow_MC(self, X):
        plt.figure()
        X1 = []
        for i in range(len(X)):
            X1.append(X[i]**3)
        X1.sort()
        y = np.arange(self.m)
        plt.plot(y, X1, linewidth=5)   # 折线图
        plt.scatter(y, X, c='r')       # 散点图
        plt.scatter(y, X, s=100, c='b', marker='.')
        plt.title("****y=x3****")
        plt.xlabel("X")
        plt.ylabel("y")
        plt.show()

if __name__ == '__main__':
    mc = MC(1500)
    x, _, rt = mc.MC()
    print("y=x3函数的在[0-1]上的积分值为：", rt)
    mc.drow_MC(x)

实现结果展示：