Python implémente la méthode Monte Carlo (exemple de code)

import numpy as np

total = 8000000
count = 0

for i in range(total):
    x = np.random.rand()
    y = np.random.rand()
    dis = (x**2+y**2)**0.5
    if dis <p>3. Dans le programme ci-dessus, nous utilisons 8 000 000 nombres aléatoires pour la livraison, afin que le résultat soit plus précis. L'exécution du programme nécessite un certain nombre. laps de temps, le résultat final est le suivant </p><p><span class="img-wrap"><img src="https://img.php.cn//upload/image/549/675/172/1547436392667253.png" title="1547436392667253.png" alt="Python implémente la méthode Monte Carlo (exemple de code)"></span></p><p>4 Faisons une application simple. L'image ci-dessous est ce que j'ai dessiné avec désinvolture dans le. outil de dessin. Pour un graphique, nous pouvons utiliser la méthode de Monte Carlo pour estimer l'aire de la partie noire du graphique. </p><p   style="max-width:90%"><span class="img-wrap"><img src="https://img.php.cn//upload/image/583/174/740/1547436406520588.png" title="1547436406520588.png" alt="Python implémente la méthode Monte Carlo (exemple de code)"></span></p><p>5. Le graphique ci-dessus est irrégulier, il suffit de savoir que lorsqu'un grand nombre de nombres aléatoires sont lancés, les nombres aléatoires apparaissent dans la probabilité de la partie noire, puis multipliez la superficie totale pour estimer la superficie de la partie noire. Nous savons que le code RVB noir est (0,0,0), nous devons donc calculer la probabilité de nombres aléatoires lorsque le code RVB est (0,0,0). </p><p>6. Implémentation du code : </p><pre class="brush:php;toolbar:false">from PIL import Image
import numpy as np

im = Image.open("C:/Users/21974/Desktop/handwrite2.PNG")
total = 9000000
count = 0
defin = 0
width = im.size[0]
height = im.size[1]

for i in range(total):    #用蒙特卡罗方法获得估计值
    x = np.random.randint(0, width-1)
    y = np.random.randint(0, height-1)
    k = im.getpixel((x, y))
    if k[0]+k[1]+k[2] == 0:
        count += 1
print(int(width*height*count/total))

for i in range(width):    #用遍历获得准确值
    for j in range(height):
        k = im.getpixel((i, j))
        if k[0] + k[1] + k[2] == 0:
            defin += 1
print(defin)