Python+numpy实现蒙特卡罗方法估计圆周率近似值

.bizsvr_0 {line-height: 2em;text-indent: 2em;} .bizsvr_1 {font-size: 18px;color: rgb(255, 41, 65);} .bizsvr_2 {font-size: 18px;} .bizsvr_10 {line-height: 2em;} .bizsvr_16 {text-indent: 2em;} .bizsvr_22 {max-width: 100%;min-height: 1em;color: rgb(51, 51, 51);} 问题描述：使用蒙特卡罗方法估计圆周率近似值，具体描述详见以前发的文章蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与Python实现技术要点：Python扩展库numpy中的模块random可以批量生成特定范围内的随机数组成的数组，大小相等的数组之间支持加减乘除等算术运算以及关系运算，numpy数组支持函数运算。参考代码：运行效果：思考题：1、为什么使用numpy比使用Python直接实现要快很多？2、使用Python直接实现的函数estimatePI()还能再改进吗？可以大幅度提高速度吗？----------喜大普奔----- ………………………………