关于python的近似值函数的信息
python模拟蒙特卡罗法计算圆周率的近似值
蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法，在很多领域都有重要的应用，其中就包括圆周率近似值的计问题。
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假设有一块边长为2的正方形木板，上面画一个单位圆，然后随意往木板上扔飞镖，落点坐标(x,y)必然在木板上（更多的时候是落在单位圆内），
如果扔的次数足够多，那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4，这个数字会无限逼近圆周率的值。
这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法。
编写程序，模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法，输入掷飞镖次数，然后输出圆周率近似值。
import random,math
s = 1 * 1
c = int(input())
hit = c
hits = 0
while hit != 0 :
hit = hit - 1
x = random.random()
y = random.random()
z = math.sqrt(x**2+y**2)
if z = 1:
hits = hits + 1
PI = 4 * hits/c
print(PI)
这段程序主要运用通过计算落点的坐标与原点的距离来确定镖是否在中在圆内
当运行的次数足够大，也就会越来越逼近圆周率
另外再说一点就是python中的random（）函数
random（）函数的调用方法如下
import random
x = random.random()
返回的值在（0，1]之间
请问如何用Python求出pi的近似值
#includestdio.h
#includemath.h
main()
{
double t,pi;
long int n,s;
t=1.0;
n=1;
s=1;
pi=0.0;
while (fabs(t)=1e-6)
{
pi=pi+t;
n=n+2;
s=-s;
t=(float)(s)/(float)(n);
}
pi=pi*4;
printf(" pi=%lf\n",pi);
}
python编程 求e的近似值
def f(x,n):
s=1
for i in range(1,n+1):
s=s*i
a=1/s
return a
def e(n):
s=1
if n=0:
print('不符合要求')
elif n1000:
print('不符合要求')
elif isinstance(n,float):
print('不符合要求')
else:
for i in range(1,n+1):
s=f(i,i)+s
print('%.8f'%s)
if __name__=='__main__':
n=int(input('请录入飞负正数=1000\n'))
e(n)
我写的，格式化下，看看测试点对不
python用级数的方法求sinx, pi, ln ,e ^x 的近似值是什么意思啊
这里指的是麦克劳林级数。
泰勒级数用无限项相加来逼近一个函数。
泰勒级数取x0=0时得到麦克劳林。
通项公式为
按照这个公式写程序即可。
一般加前十项即可，用一个while循环来写。
用python求。根据公式e=1+1/1!+1/2!+..1/n 求e的近似值？
#计算e的值（精度为10**-6）
sum，tmp = 1,1
for i in range(1,20)；
tmp*=i；
sum += 1/tmp；
print("e的近似值（精度为10**-6）为%.6f"%sum)
输出结果是2.718282；
扩展资料：
Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
就这样，Python在Guido手中诞生了。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。
python求e的近似值,误差小于0.00001
#计算e的值（精度为10**-6）
sum,tmp = 1,1
for i in range(1,20):
tmp*=i
sum += 1/tmp
print("e的近似值（精度为10**-6）为%.6f"%sum)
本文名称：关于python的近似值函数的信息
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