Des exemples de pi

méthode de Monte Carlo

Pi définir la première
définition du nombre de cycles (cumulatif)
génère chacun des k, k pour chacun des augmentations pi d' origine
si le code est trop long avec le voile « \ »

étapes en cours d'exécution

1, le temps d'appel dans le programme de perf_counter en cours d' exécution dans le temps
2, le nombre total de définitions de 1000 * 1000
3, les variables de conception ⚪ interne
4, l'heure de début de la variable de conception
5, la dispersion de tous les points
6, x, y prend une valeur de coordonnées aléatoires
7 , la distance du point central est de 1 à
8, si la distance est inférieure à 1,0 du point central des résultats des variables internes 1
9, la valeur obtenue par le rapport de la valeur de dispersion de
10, la sortie imprimée PI
11, la sortie de la durée de fonctionnement de démarrage. - fin

Exécuter la formule

pi = 0
N =100
for k in range(N):
    pi += 1/pow(16, k)*( \
        4/(8*k+1) - 2/(8*k+4) - \
        1/(8*k+5) - 1/(8*k+6))
print("圆周率值是：{}".format(pi))

Les valeurs Pi sont: 3.141592653589793

Résultats d'optimisation informatique

from random import random
from time import perf_counter
DARTS = 1000*1000
hits = 0.0
start = perf_counter()
for i in range(1, DARTS):
    x, y = random(),random()
    dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5)
    if dist <= 1.0:
        hits = hits + 1
pi = 4 * (hits/DARTS)
print("圆周率得出：{}".format(pi))
print("运行时间是:{:.5f}".format(perf_counter() - start))

Sortie
étoiles Pi: 3.141764
Durée: 0.62156

pensée

Quand il n'y a pas de règles mathématiques, en utilisant des méthodes informatiques
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