以下是一个用蒙特卡罗方法计算圆周率的Python程序，可以输出逐步提高精度的过程：
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import random import time def calc_pi_mc(num_points): circle_points = 0 total_points = 0 for i in range(num_points): x = random.uniform(-1, 1) y = random.uniform(-1, 1) distance = x ** 2 + y ** 2 if distance <= 1: circle_points += 1 total_points += 1 pi_estimate = 4 * circle_points / total_points print("%.10f" % pi_estimate) time.sleep(0.1) # 通过调用函数计算圆周率，并展示逐步提高精度的过程 calc_pi_mc(10000) |
在这个程序中，我们使用蒙特卡罗方法来估算圆周率。我们随机生成一些点，并计算它们距离原点的距离。如果距离小于等于1，则将点计入圆内，否则计入圆外。我们不断生成新的随机点，直到达到指定数量。最后，我们将圆内点的数量除以总点数，并乘以4得到π的估计值。
在程序中，我们打印每个估计值，并在每次打印后等待0.1秒，以便我们可以看到逐步提高精度的过程。
请注意，由于蒙特卡罗方法的随机性质，每次运行的结果可能会有所不同。因此，在进行比较时，应该进行多次运行，并计算平均值。
