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这篇文章主要介绍“什么是python蒙特卡洛算法”,在日常操作中,相信很多人在什么是python蒙特卡洛算法问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”什么是python蒙特卡洛算法”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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)
到此,关于“什么是python蒙特卡洛算法”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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