本文介绍了如何使用Python实现蒙特卡罗算法来估算圆周率π。通过在正方形内随机生成点并计算落在单位圆内的比例，我们可以得到π的估计值。随着样本数量增加，估计值将更接近真实值。此外，还探讨了蒙特卡罗算法在解决复杂数学问题和模拟实验中的应用。
使用Python实现蒙特卡罗算法
蒙特卡罗算法是一种基于随机抽样的数值计算方法，常用于解决复杂的数学问题和模拟实验。它通过生成大量的随机样本，并利用这些样本来估计问题的解或概率分布。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现蒙特卡罗算法，并通过一个简单的例子来演示其应用。
首先，让我们看一个简单的问题：估计圆周率π的值。蒙特卡罗算法可以通过在一个正方形内随机生成均匀分布的点，并统计落在一个单位圆内的点的比例来估计π的值。我们将根据这个问题来编写代码。
import random
def estimate_pi(num_samples):
num_points_inside_circle = 0
num_points_total = 
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