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。
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