实验报告四、使用蒙特·卡罗方法计算圆周率近似值

一、实验目的：

1、理解蒙特·卡罗方法原理。

2、理解 for 循环本质与工作原理。

3、了解 random 模块中常用函数。

二、实验内容：

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算问题。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，如图所示。

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。

• 实验步骤：

1. 程序代码

import random

count=0

round=int(input('请输入飞镖数量：'))

for i in range(round):

    x=random.random()

    y=random.random()

    if x**2+y**2<=1:

        count+=1

print(count/round*4)

结果图片