用蒙特卡洛方法算pi－基于python和R語言

最近follow了MOOC上一門python課，開始學(xué)Python。同時，買來了概率論與數(shù)理統(tǒng)計，準備自學(xué)一下統(tǒng)計。（因為被鄙視過不是統(tǒng)計專業(yè)卻想搞數(shù)據(jù)分析）

有趣的是書里面有一塊講蒲豐投針計算Pi，這是一種隨機模擬法，也就是蒙特卡洛法。蒲豐投針之于我太難，暫時沒想到怎么用計算機模擬這一過程。

python課中，老師也提到用隨機模擬法，也就是蒙特卡洛法（MonteCarlo），用計算機模擬幾千次實驗，計算pi的近似值。好巧。

就拿python課中的方法，來近似計算pi，分別用python和R實現(xiàn)一下。

至于實驗是怎樣的，截圖老師的PPT。

我用的是python 3

python代碼：

from random import random from math import sqrt from time import clock darts=2**22 hist=0 clock() for i in range(1,darts):x,y=random(),random()dist=sqrt(x**2+y**2)if dist<=1.0:hist=hist+1 pi=4*(hist/darts) print('pi is %s'%pi) print('elaspe is %ss'%clock())

python運行結(jié)果：

pi is 3.143444061279297 elaspe is 85.991785

R 代碼：

#蒙特卡洛方法求pi hist <- 0 darts <- 2^22 start <-proc.time() for (i in 1:darts){x <- runif(1);y <- runif(1)if(sqrt(x^2+y^2)>1) nexthist=hist+1 } pi <- 4*hist/darts proc.time()-start print(paste0('pi is ',pi))

R運行結(jié)果：

> proc.time()-start用戶 系統(tǒng) 流逝 31.537 2.477 34.153 > print(paste0('pi is ',pi)) [1] "pi is 3.14076137542725"

　　

總結(jié)：R和python都挺好用的，下一步準備試著用python寫點小爬蟲程序。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/litao1105/p/4903079.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用蒙特卡洛方法计算派－python和R语言的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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