前言
蒙特卡罗方法是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
上面的是百度百科上面的介绍,接下来让我们一起来看看蒙特卡罗方法在Python的中的应用吧,具有一定的参考价值,代码如下:
以上就是我们做一个简单的圆周率的近似计算，在这个过程中我们要用到随机数，因此需要先使用import numpy as np导入numpy库。
在上面的程序中我们用8000000个随机数进行投放，这样得到的结果会更精确一些，运行程序需要一定的时间，最终得到的结果如下:
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接下来进入正题,你随便在一个画图工具上描绘一个阴影图片,我们就可以用蒙特卡罗来求它的阴影面积,如下图:
上面的图形是不规则的，我们只需知道在投放大量随机数的情况下，随机数在黑色部分出现的概率，再用总面积相乘即可估算黑色部分的面积。我们知道，黑色的rgb编码为(0,0,0)，所以需要统计rgb编码为(0,0,0)时随机数的投放概率即可。
上面的代码可分为两部分，第一个for后面是用蒙特卡罗方法获得的面积的估计值，第二个for后面是用遍历所有像素点的方法获得的面积的精确值，获得两个输出后进行对比。
我们在上面的程序中采用了9000000个随机数，可以看出两个输出结果相差并不大。
以上就小编所分享内容了,希望能够帮助到大家
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