你们好，我是客服熊熊，今天为大家说一下这个使用python计算PI值相关的问题。

使用python计算PI值的方法步骤：

1、 圆周率的计算方法有很多种，其中比较容易计算的一种是蒙特卡罗方法，它利用圆与其外接圆的面积比之间的关系为pi/4，通过大量均匀分布的点计算落在单位圆和单位圆上的数的比值，然后乘以4得到圆周率的近似值。

2、 这就是性质：正方形内部有一个切圆，它们的面积比为/4(初中数学)

3、 方法：

4、 1)随机给点，画圆。

5、 2)通过距离判断该点在圆内还是圆外，然后统计圆内的点数。

6、 将cv2作为cvimport numpy作为npimport copy import osfrom random import random from random import randint from math import sqrt

7、 image=np.zeros((500，500，3)，dtype='uint8')red=(0，0，255) #8green=(0，255，0)cv.rectangle(image，(0，0)，(500，500)，red)cv.imshow('rectangle '，image)

8、 这是一个500*500的正方形。500是为了方便。毕竟1太小看不到。

9、 给出样本值

10、 Num=1000样本值drawpoint=0范围(1，num) :x中I的点号，y=randint (0，500)，randint (0，500)随机整数点=(x，y) cv。圆(图像，点，1，绿色，1)点位置=sqrt (x * * 2y * * 2)如果位置=5003360 #统计比较drawpoint=drawpoint 1累积pi=4*(drawpoint/num)查找PIprint(pi)

11、 cv.imshow('drawpoint '，图像)

12、 我们随机打出了数分。

13、 画一个内切圆，这样好看。

14、 PtCenter=(0，0) #中心点位置axesSize=(500，500) #长轴半径为500，短轴半径为500rotateAngle=0 #旋转角度为0开始角度=0角度=360 point _ color=(0，0，255)厚度=1线型=1cv .椭圆(图像，PtCenter，axesSize，rotateAngle，start angle，endAngle，point _ color，thickness，lineType)cv.imshow('pi '，图像)cv

15、 看看圆周率的值。

16、 3.156样本大小1000

17、 让我们将样本数增加10000，看看PI是什么。

18、 看到很多强烈的恐惧症。

19、 PI=3.1504

20、 增加10万

21、 PI=3.13428

22、 因此，样本点越多，计算数据就越接近真实pi。

今天文章就到此结束了，希望本文的内容能对大家有所帮助！