Python中用random撒点求π,真的靠谱吗?

蒙特卡洛求 π：撒点估算圆周率

在 1×1 正方形里随机撒点，落在四分之一圆内的比例 ≈ π/4，所以 π ≈ 4×(圆内点数/总点数)。点"撒 500 点"，看估计值怎么随点数增多逼近 3.14。

import randomtotal = 500inside = 0for _ in range(total):    x, y = random.random(), random.random()    if x**2 + y**2 <= 1:        inside += 1pi = 4 * inside / totalprint(f"总点数 {total}，圆内 {inside}，π ≈ 4×{inside}/{total} = {pi:.4f} （真值 3.1416，点越多越准）")

Python 的 random 模块，底层跑的是一个叫"梅森旋转"的数学公式。

它的逻辑非常简单：喂进去一个种子，吐出来一串数字。

种子一样，吐出来的数字就一模一样——不管你换哪台电脑、跑多少次，结果永远不变。

而真随机的核心特征恰恰是不可复现、不可预测。

所以 random 生成的随机数，本质上就是一串"看起来很乱、实则完全确定"的数字。它只是"伪装"成了随机，并不是真正的随机。

我们常说的随机，基本上都是这样的 “伪随机”。

下次抽卡如果又是大保底，或许你可以想想，它真的是随机吗？

也许只有你所处的现实生活，才是真正的随机。