布丰 我的第二个项目是我对Python有更好的了解: 布冯针问题针头随机掉落在由均匀间隔的地板组成的地板上。 确定针落在分隔地板的线上的可能性。 通过巧妙的整合或几何与期望的组合,可以证明该概率与pi直接相关。 在特殊情况下,地板的宽度是针的长度的两倍,则概率仅为1 / pi。 因此,可以使用布冯针头问题的模拟(尽管效率很低)作为近似pi的蒙特卡洛方法。 要调整模拟的参数,只需修改python文件顶部的全局常量。 我最多只能运行该程序10,000针,尽管在某个点之后pi的近似值根本不会收敛。 错误落入一个增长和减少的循环中。 我在首次遇到了这个问题。 要模拟的更具挑战性的变体是Buf