python实现蒙特卡罗方法教程

yipeiwu_com5年前Python基础

蒙特卡罗方法是一种统计模拟方法,由冯·诺依曼和乌拉姆提出,在大量的随机数下,根据概率估计结果,随机数据越多,获得的结果越精确。下面我们将用python实现蒙特卡罗方法。

1.首先我们做一个简单的圆周率的近似计算,在这个过程中我们要用到随机数,因此需要先使用import numpy as np导入numpy库。

2.代码实现:

import numpy as np
 
total = 8000000
count = 0
 
for i in range(total):
 x = np.random.rand()
 y = np.random.rand()
 dis = (x**2+y**2)**0.5
 if dis <= 1:
  count = count+1
PI = 4*count/total
print(PI)

3.在上面的程序中我们用8000000个随机数进行投放,这样得到的结果会更精确一些,运行程序需要一定的时间,最终得到的结果如下

4.下面我们进行一项简单的应用,下图为我在画图工具中随便画的一个图,我们可以用蒙特卡罗方法来估算图中黑色部分的面积。

5.上面的图形是不规则的,我们只需知道在投放大量随机数的情况下,随机数在黑色部分出现的概率,再用总面积相乘即可估算黑色部分的面积。我们知道,黑色的rgb编码为(0,0,0),所以需要统计rgb编码为(0,0,0)时随机数的投放概率即可。

6.代码实现:

from PIL import Image
import numpy as np
 
im = Image.open("C:/Users/21974/Desktop/handwrite2.PNG")
total = 9000000
count = 0
defin = 0
width = im.size[0]
height = im.size[1]
 
for i in range(total): #用蒙特卡罗方法获得估计值
 x = np.random.randint(0, width-1)
 y = np.random.randint(0, height-1)
 k = im.getpixel((x, y))
 if k[0]+k[1]+k[2] == 0:
  count += 1
print(int(width*height*count/total))
 
for i in range(width): #用遍历获得准确值
 for j in range(height):
  k = im.getpixel((i, j))
  if k[0] + k[1] + k[2] == 0:
   defin += 1
print(defin)

上面的代码可分为两部分,第一个for后面是用蒙特卡罗方法获得的面积的估计值,第二个for后面是用遍历所有像素点的方法获得的面积的精确值,获得两个输出后进行对比。

我们在上面的程序中采用了9000000个随机数,可以看出两个输出结果相差并不大。

相关文章

python使用matplotlib绘制热图

python使用matplotlib绘制热图

python常用的绘图库就是matplotlib,今天在给公司绘图时,偶然间发现matplotlib可以绘制热图,并且十分简洁,拿出来跟大家分享一下。(由于涉及到公司数据问题,这里采用随...

python numpy函数中的linspace创建等差数列详解

python numpy函数中的linspace创建等差数列详解

前言 本文主要给大家介绍的是关于linspace创建等差数列的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 numpy.linspace 是用于创建一个由等...

python黑魔法之参数传递

我们都听说,python世界里面,万物皆对象。 怎么说万物皆对象呢?最常见的: > class A: pass > a = A() 我们说a是一个对象。 那么既然是万...

使用python 对验证码图片进行降噪处理

使用python 对验证码图片进行降噪处理

首先贴一张验证码上来做案例: 第一步先通过二值化处理把干扰线去掉: from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): for i...

Python数据分析模块pandas用法详解

Python数据分析模块pandas用法详解

本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 介绍 pandas(Python Data Analysis Library)是基于num...