蒙特卡洛方法不仅可以用来模拟投针实验，还可以用来模拟求解圆周率T。请根据所学知识，并上网搜索有关资料，找到利用蒙特卡洛方法求解圆周率的原理、方法和Python程序。

【考点】编程处理大数据．

【答案】用蒙特卡洛方法求解圆周率：上面已经知道了蒙特卡洛应用的今本思想以及圆周率求解的基本原理与方法，那么我们用蒙特卡洛方法求解圆周率，从0到2之间任意取一组数，这一组数的每个元素包含两个变量x和y，x代表所取点的横坐标，y代表所取点的纵坐标，x和y由计算机随机抽取，然后编辑公式筛选符合条件的点，筛选条件为，x和y都被包含在圆内。然后设定一个计数器m，每当有一个点符合条件，则m加1，如此一直循环到取够所设定的点数，然后用m值除以设定的点数，得到一个值，然后再乘以4，这时得到的值就是圆的面积，然后用得到的这个面积除以半径的平方（因为设定的圆的半径为1，所以具体操作时不再考虑，得到的圆的面积直接就是圆周率的值） 说明：本例中先取0到20000之间的随机数，然后再用这些点除以π的计算：第一个例子是，如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。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10000个点（即10000个坐标对（x，y）），计算它们与中心点的距离，从而判断是否落在圆的内部。如果这些点均匀分布，那么圆内的点应该占到所有点的π/4，因此将这个比值乘以4，就是π的值。通过R语言脚本随机模拟30000个点，π的估算值与真实值相差0.07%。以上算法用python实现。源代码：#!/usr/bin/env python#-*-coding：utf-8-*-from random import randomfrom math import sqrttotal=10000x=y=inn=out=0.0for i in range（total）：x=random（　　）y=random（　　）
#print（x，y）if （i% （total/10）==0）：print（i）if （sqrt（x*x+y*y）＜1.0）：inn+=1.0else：out+=1.0print（total，inn，out）print（inn*4/total）通过修改total的值来实现随机概率事件。计算结果：当total=10000时，计算的结果为3.15当total=100000时，计算的结果为3.14528当total=1000000时，计算的结果为3.141228
当total=10000000时，计算的结果为3.141518当total=100000000时，计算的结果为3.14186572当total=1000000000时，计算的结果为3.14166922结论：可见，随着随机概率事件次数越大，圆周率的数值就越精确。