[题目描述]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.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,如下图所示.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. [

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式 飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言 最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

转载自:维基百科  蒙特卡洛方法 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 蒙特卡洛方法[编辑] 维基百科,自由的百科全书     蒙特卡洛方法(英语:Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法.是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来

描述 Python upper() 方法将字符串中的小写字母转为大写字母. 语法 upper()方法语法: str.upper() 参数 NA. 返回值 返回小写字母转为大写字母的字符串. 实例 以下实例展示了 upper()函数的使用方法: #!/usr/bin/python str = "this is string example....wow!!!"; print "str.upper() : ", str.upper() 以上实例输出结果如下: str.u

描述 Python replace() 方法把字符串中的 old(旧字符串) 替换成 new(新字符串),如果指定第三个参数max,则替换不超过 max 次. 语法 replace()方法语法: str.replace(old, new[, max]) 参数 old -- 将被替换的子字符串.new -- 新字符串,用于替换old子字符串.max -- 可选字符串, 替换不超过 max 次 返回值 返回字符串中的 old(旧字符串) 替换成 new(新字符串)后生成的新字符串,如果指定第三个参数

Python index()方法  Python 字符串 描述 Python index() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,该方法与 python find()方法一样,只不过如果str不在 string中会报一个异常. 语法 index()方法语法: str.index(str, beg=0, end=len(string)) 参数 str -- 指定检索的字符串 beg -- 开始索引,默认为0.

描述 Python min() 方法返回字符串中最小的字母(26个字母中最小的是A). 语法 min() 方法语法: min(S) 参数 S -- 字符串. 返回值 返回字符串中最小的字母. 实例 以下实例展示了min() 方法的使用方法: #!/usr/bin/python3 S = "runoob"; print ("最小字符: " + min(S)); 以上实例输出结果如下: 最小字符: b

描述 Python max() 方法返回字符串中最大的字母(26个字母中最大的是Z). 语法 max() 方法语法: max(S) 参数 S -- 字符串. 返回值 返回字符串中最大的字母. 实例 以下实例展示了 max() 方法的使用方法: #!/usr/bin/python3 S = "runoob" print ("最大字符: " + max(S)) 以上实例输出结果如下: 最大字符: u

描述 Python lower() 方法转换字符串中所有大写字符为小写,其效果和 casefold() 方法非常相似. 两者的区别是:lower() 方法只对ASCII编码,也就是‘A-Z’有效,对于其他语言(非汉语或英文)中把大写转换为小写的情况只能用 casefold() 方法. 语法 lower() 方法语法: S.lower() 参数 无. 返回值 返回将字符串中所有大写字符转换为小写后生成的字符串. 实例 以下实例展示了 lower() 的使用方法: #!/usr/bin/python

描述 Python isupper() 方法检测字符串中所有的字母是否都为大写. 相反的方法:islower() 方法. 语法 isupper() 方法语法: S.isupper() 参数 无. 返回值 如果字符串中包含至少一个区分大小写的字符,并且所有这些(区分大小写的)字符都是大写,则返回 True,否则返回 False 实例 以下实例展示了 isupper() 方法的实例: #!/usr/bin/python3 S = "THIS IS STRING EXAMPLE....WOW!!!&q

描述 Python find() 方法从字符串中找出某个子字符串第一个匹配项的索引位置,该方法与index() 方法一样,只不过如果子字符串不在字符串中不会报异常,而是返回-1. 语法 find() 方法语法: S.find(sub[,start=0[,end=len(S)]]) 参数 sub -- 指定检索的子字符串 S -- 父字符串 start -- 可选参数,开始索引,默认为0.(可单独指定) end -- 可选参数,结束索引,默认为字符串的长度.(不能单独指定) 返回值 返回子字符串第

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

重要的应该写在前面[捂脸]   场景一:仅求最大值对应的键,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key = max(dic, key = dic.get) >>> max_key 'A'>>> 场景二:求最大值对应的键值对,代码如下: >>> dic = {'A':4, 'B':2, 'C':3} >>> max_key_value = max

如图,刷微博时,看到一个问题,第一个想到的就是用蒙特卡洛方法求解,当时正在练python,于是尝试用python编写程序. import random # 先求s1 k=0 n=100000000 for i in range(n): x=random.uniform(0,10) y=random.uniform(0,10) if ((x-5)**2+(y-5)**2>25) and (y<-2*x+20): k=k+1 else: k=k s1=(k/n)*100 #求s2 import m

title: Python 装饰器装饰类中的方法 comments: true date: 2017-04-17 20:44:31 tags: ['Python', 'Decorate'] category: ['Python'] --- 目前在中文网上能搜索到的绝大部分关于装饰器的教程,都在讲如何装饰一个普通的函数.本文介绍如何使用Python的装饰器装饰一个类的方法,同时在装饰器函数中调用类里面的其他方法.本文以捕获一个方法的异常为例来进行说明. 有一个类Test, 它的结构如下: clas

题目 求数组中两两相加等于20的组合. 例:给定一个数组[1, 7, 17, 2, 6, 3, 14],这个数组中满足条件的有两对:17+3=20, 6+14=20. 解析 分为两个步骤: 先采用堆排序或快速排序对数组进行排序,时间复杂度为O(nlogn). 然后对排序的数组分别从前到后和从后到前进行遍历, 时间复杂度为O(n). 假设从前到后遍历的下标为begin,从后到前遍历的下标为end. 当arr[begin] + arr[end] < 20时,满足条件的数一定在[begin+1, en

在C#语言程序设计中,List集合是常用的集合数据类型,在涉及集合类型的运算中,有时候我们需要计算2个List集合中共有的数据,即对2个List集合求交集运算.此时可以使用C#语言提供的Intersect方法快速来实现两个集合之间的交集运算.Except方法调用的格式为:List1.Intersect(List2),List1和List2是相同类型的List集合数据,求出交集数据后可再使用ToList方法转换回List集合类型数据. 例如下列两个集合都为List<int>集合,list1包含的

一.求列表中某个元素的下标 def findindex(org, x, pos=-1): counts = org.count(x) #先求出org中包含x的个数 if counts == 0: #个数为0,说明不存在x print(org, '中没有', x) elif counts == 1: #个数为1,说明结果唯一,直接返回index(x) print(org.index(x)) else: ''' 个数大于1时,从下标为0的位置开始查找 找到一个后,先打印下标位置,再从该位置的下一个位

一.类中的方法 普通方法: 没有参数,只能类调用绑定方法: (1)绑定到对象(自动传递对象参数) (2)绑定到类(自动传递参数)静态方法: 无论是类还是对象,都能调用的方法#例:class Dog():    def __init__(self,name):        self.name = name #普通方法    def jiao():        print("小狗会叫") #绑定到对象方法    def tian(self):        print("小狗

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可