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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，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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