如何用python计算pi

在Python中，计算圆周率（π）可以通过多种方法实现，下面是一些常见的方法：

BBP公式法

 from math import log, sqrt def approximate_pi_bbp（places=10）: pi = 0 n = 1 while True: term = （-1）  n / （2 * n + 1）  pi += term * log（16） / log（4）  pi = pi / n  if abs（pi * 4 - 3） < 10 （-places）: break n += 1 return pi * 4 print（approximate_pi_bbp（places）） 

蒙特卡罗方法

 import random import time from tqdm import tqdm def estimate_pi_montecarlo（num_samples）: inside_circle = 0 for _ in range（num_samples）: x, y = random.random（）, random.random（） if x2 + y2 <= 1:  inside_circle += 1  return 4 * inside_circle / num_samples DARTS =  hits = 0.0 start = time.perf_counter（） for _ in tqdm（range（DARTS））:  x, y = random.random（）, random.random（）  if x2 + y2 <= 1.0:  hits += 1 pi = 4 * （hits / DARTS） print（"圆周率值是： {:.10f}， 运行时间是： {:.5f}s".format（pi, time.perf_counter（） - start）） ```  逼近法 

import math

def approximate_pi_approximation（n）:

return 4 * sum（1 / （2 * i + 1） for i in range（n））

for n in [3, 4, 5, 10, 100, 1000, 10000, ]:

print（n, "-->", approximate_pi_approximation（n））

 使用math库 

import math

print（"Python中的π是：", math.pi）

 以上方法都可以用来计算圆周率，其中蒙特卡罗方法通过随机采样来估计π的值，而其他方法则基于数学公式。你可以根据需要的精度选择合适的方法。 如果你需要更精确的计算，并且想要看到计算进度，可以使用`tqdm`库来显示进度条。