求解答Python的题！

DARTS点数量取1000，使用random库计算π的值，给出2种生成的随机结果。 (保留2位小数)

您可以使用以下 Python 代码使用 random 库计算π的值，其中采用了两种生成随机数的方法，并保留了2位小数。

import random

# 采用第一种生成随机数的方法
def get_pi_1():
    darts_num = 1000
    hit = 0
    for i in range(darts_num):
        x,y = random.random(),random.random()
        if x**2 + y**2 <= 1:
            hit += 1
    return round(hit * 4 / darts_num, 2)

# 采用第二种生成随机数的方法
def get_pi_2():
    darts_num = 1000
    hit = 0
    for i in range(darts_num):
        x,y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            hit += 1
    return round(hit * 4 / darts_num, 2)

# 调用函数获取π的值，并输出结果
result1 = get_pi_1()
result2 = get_pi_2()
print("方法一得到的π值为：", result1)
print("方法二得到的π值为：", result2)

代码中主要思路为：

定义两个函数 get_pi_1() 和 get_pi_2()，分别采用不同的方法生成随机数并计算π的值。
第一种生成随机数的方法是在 [0,1] 区间内生成均匀分布的随机数，判断这些随机数是否落在半径为1的圆内。当生成的随机数数量越大时，圆内的点数与总点数之比逐渐趋近于圆的面积与正方形面积之比，即π/4。
第二种生成随机数的方法是在 [-1,1] 区间内生成均匀分布的随机数，然后同样判断这些随机数是否落在半径为1的圆内。这个方法相当于在 (-1,1) 的区间内生成随机坐标，并偏移原点到 (0,0)，然后按照第一种方法计算π的值。
最后调用两个函数获取π的值，并将结果保留两位小数输出。

希望我的回答能对您有所帮助。如果解决了，请采纳~

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：

下面是使用random库计算π的代码，其中使用了两种不同的随机生成方法：

import random

# 方法一：在一个正方形内随机生成1000个点，计算落在1/4圆内的点的数量
count = 0
for i in range(1000):
    x, y = random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1
pi_1 = round(count / 1000 * 4, 2)
print("方法一生成的π的值为：", pi_1)

# 方法二：在一个1/4圆内随机生成1000个点，计算覆盖整个正方形的点的数量
count = 0
for i in range(1000):
    x, y = random.uniform(0, 1), random.uniform(0, 1)
    if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
        count += 1
pi_2 = round(count / 1000 * 4, 2)
print("方法二生成的π的值为：", pi_2)

在上述代码中，我们首先使用方法一在一个边长为2的正方形内均匀随机生成1000个点，并计算这些点中落在半径为1的1/4圆内的点的数量。根据圆的面积与正方形面积的比例，可以计算出π的值。这种方法的思路是基于蒙特卡罗方法来计算π，即通过随机生成点来估算圆的面积。

然后，我们使用方法二在一个半径为1的1/4圆内均匀随机生成1000个点，并计算这些点中覆盖整个正方形的点的数量。根据圆的面积与正方形面积的比例，同样可以计算出π的值。这种方法的思路是基于几何方法来计算π，即通过随机生成点来估算圆的面积。与方法一不同的是，这种方法的随机生成范围更加有限，因此可能需要生成更多的点才能获得更精确的结果。

需要注意的是，由于π的值是一个无理数，因此无论使用哪种方法，都无法得到完全精确的结果。不过，随着生成点的数量的增加，计算结果会越来越接近π的真实值。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

这篇博客: 时间序列预测的7种Python工具包，总有一款适合你！中的 4、darts: 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

Darts 是另一个 Python 包，它有助于时间序列的操作和预测。语法是“sklearn-friendly”，使用fit和predict函数来实现目标。此外，它还包含了从 ARIMA 到神经网络的各种模型。

该软件包最好的部分是它不仅支持单变量，而且还支持多变量时间序列和模型。该库还可以方便地对模型进行回溯测试，并将多个模型的预测和外部回归组合起来。让我们举一个简单的例子来了解它的工作原理：

#Loading the package
from darts import TimeSeries
from darts.models import ExponentialSmoothing
import matplotlib.pyplot as plt

# Reading the data
data = pd.read_csv('../input/air-passengers/AirPassengers.csv')
series = TimeSeries.from_dataframe(data, 'Month', '#Passengers')
print(series)

# Splitting the series in train and validation set
train, val = series.split_before(pd.Timestamp('19580101'))

# Applying a simple Exponential Smoothing model
model = ExponentialSmoothing()
model.fit(train)

# Getting and plotting the predictions
prediction = model.predict(len(val))series.plot(label='actual')
prediction.plot(label='forecast', lw=3)
plt.legend()

更多详细信息可以查看Github: https://github.com/unit8co/darts
文档: https://unit8co.github.io/darts/README.html