前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、 Monte Carlo经典举例1

#经典实例用模特卡洛模拟法求π值
#正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。现在，在这个正方形内部，随机产生n个点，计算它们与中心点的距离，并且判断是否落在圆的内部。若这些点均匀分布，则圆周率 pi=4 * count/n, 其中count表示落到圆内投点数 n:表示总的投点数。
import random
import numpy as npdef calpai():"""正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。现在，在这个正方形内部，随机产生n个点，计算它们与中心点的距离，并且判断是否落在圆的内部。若这些点均匀分布，则圆周率 pi=4 * count/n, (count/n)=在圆内落点的概率或圆的占比其中count表示落到圆内投点数 n:表示总的投点数。"""n = 1000000r = 1.0a, b = (0.0, 0.0)x_neg, x_pos = a - r, a + ry_neg, y_pos = b - r, b + rcount = 0for i in range(0, n):x = random.uniform(x_neg, x_pos)y = random.uniform(y_neg, y_pos)if x*x + y*y <= 1.0:count += 1print(float(count / float(n)) * 4)
a=calpai()
print(np.pi)

显示结果

2.读入数据

#求x的平方在0-1之间的积分值
def integral():n = 1000000x_min, x_max = 0.0, 1.0y_min, y_max = 0.0, 1.0count = 0for i in range(0, n):x = random.uniform(x_min, x_max)y = random.uniform(y_min, y_max)# x*x > y，表示该点位于曲线的下面。所求的积分值即为曲线下方的面积与正方形面积的比。if x*x > y:count += 1integral_value = count / float(n)print(integral_value)
integral()

显示结果

总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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2.读入数据

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