Berechnen Sie den Wert von π mit Python

π ist eine wahrhaft magische Zahl, der unzählige Menschen folgen. Ich bin mir nicht ganz sicher, was das Faszinierende an einer irrationalen Zahl ist, die sich ewig wiederholt. Meiner Meinung nach macht es mir Spaß, π zu berechnen, also den Wert von π zu berechnen. Da π eine irrationale Zahl ist, ist sie unendlich. Dies bedeutet, dass jede Berechnung von π nur eine Näherung ist. Wenn Sie 100 Ziffern berechnen, kann ich 101 Ziffern berechnen und bin präziser. Bisher haben einige Supercomputer ausgewählt, um zu versuchen, das genaueste π zu berechnen. Einige Extremwerte umfassen die Berechnung von 500 Millionen Stellen von Pi. Sie können online sogar eine Textdatei finden, die 10 Milliarden Ziffern von π enthält (seien Sie vorsichtig! Das Herunterladen dieser Datei kann eine Weile dauern und sie lässt sich nicht mit Ihrer üblichen Notepad-Anwendung öffnen.). Für mich interessiert es, wie man π mit ein paar Zeilen einfachem Python berechnet.

Sie können jederzeit die Variable math.pi verwenden. Es ist in der Standardbibliothek enthalten und Sie sollten es verwenden, bevor Sie versuchen, es selbst zu berechnen. Tatsächlich werden wir es zur Berechnung der Genauigkeit verwenden. Schauen wir uns zunächst eine sehr einfache Methode zur Berechnung von Pi an. Wie üblich verwende ich Python 2.7, die gleichen Ideen und der gleiche Code gelten möglicherweise für verschiedene Versionen. Die meisten der von uns verwendeten Algorithmen stammen von der Pi-Wikipedia-Seite und sind dort implementiert. Schauen wir uns den folgenden Code an:

importsys
importmath
   
defmain(argv):
   
    iflen(argv) !=1:
        sys.exit(&#39;Usage: calc_pi.py <n>&#39;)
   
    print&#39;\nComputing Pi v.01\n&#39;
       
    a=1.0
    b=1.0/math.sqrt(2)
    t=1.0/4.0
    p=1.0
           
    foriinrange(int(sys.argv[1])):
        at=(a+b)/2
        bt=math.sqrt(a*b)
        tt=t-p*(a-at)**2
        pt=2*p
           
        a=at;b=bt;t=tt;p=pt
           
    my_pi=(a+b)**2/(4*t)
    accuracy=100*(math.pi-my_pi)/my_pi
           
    print"Pi is approximately: "+str(my_pi)
    print"Accuracy with math.pi: "+str(accuracy)
       
if__name__=="__main__":
    main(sys.argv[1:])

Dies ist ein sehr einfaches Skript, das Sie nach Belieben herunterladen, ausführen, ändern und mit anderen teilen können. Sie können eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

• 

• Sie werden feststellen, dass wir es sind, auch wenn n größer als 4 ist Annäherung an die Pi-Genauigkeit, aber keine große Verbesserung. Wir können vermuten, dass selbst wenn der Wert von n größer ist, das Gleiche (die Näherungsgenauigkeit von Pi wird nicht verbessert) immer noch passieren wird. Glücklicherweise gibt es mehr als einen Weg, dieses Rätsel zu lösen. Mit der Python Decimal (Dezimal)-Bibliothek können wir Werte mit höherer Genauigkeit erhalten, um Pi anzunähern. Sehen wir uns an, wie die Bibliotheksfunktionen verwendet werden. Diese vereinfachte Version kann Zahlen mit mehr als 11 Ziffern erhalten, die normalerweise weniger genau sind als Python-Gleitkommazahlen. Hier ist ein Beispiel aus der Python Decimal-Bibliothek:

• 

• Sehen Sie sich diese Zahlen an. falsch! Wir haben nur 3.14 eingegeben, warum haben wir etwas Müll bekommen? Das ist Speichermüll. Kurz gesagt: Python liefert Ihnen die gewünschte Dezimalzahl plus einen kleinen zusätzlichen Wert. Es hat keinen Einfluss auf Berechnungen, solange die Genauigkeit zu Beginn geringer ist als die vorherige Junk-Zahl. Sie können angeben, wie viele Ziffern Sie möchten, indem Sie getcontext().prec festlegen. Versuchen wir es.

Sehr gut. Versuchen wir nun, dies zu nutzen, um zu sehen, ob wir eine bessere Annäherung an unseren vorherigen Code erreichen können. Normalerweise bin ich gegen die Verwendung von „ from Library Import * “, aber in diesem Fall sieht der Code dadurch hübscher aus.

importsys
importmath
fromdecimalimport*
   
defmain(argv):
   
    iflen(argv) !=1:
        sys.exit(&#39;Usage: calc_pi.py <n>&#39;)
   
    print&#39;\nComputing Pi v.01\n&#39;
       
    a=Decimal(1.0)
    b=Decimal(1.0/math.sqrt(2))
    t=Decimal(1.0)/Decimal(4.0)
    p=Decimal(1.0)
           
    foriinrange(int(sys.argv[1])):
        at=Decimal((a+b)/2)
        bt=Decimal(math.sqrt(a*b))
        tt=Decimal(t-p*(a-at)**2)
        pt=Decimal(2*p)
           
        a=at;b=bt;t=tt;p=pt
           
    my_pi=(a+b)**2/(4*t)
    accuracy=100*(Decimal(math.pi)-my_pi)/my_pi
           
    print"Pi is approximately: "+str(my_pi)
    print"Accuracy with math.pi: "+str(accuracy)
       
if__name__=="__main__":
    main(sys.argv[1:])

Ausgabeergebnis:

Okay. Wir sind genauer, aber es sieht so aus, als ob es eine gewisse Rundung gibt. Ab n = 100 und n = 1000 haben wir die gleiche Genauigkeit. Was nun? Okay, jetzt wenden wir uns den Formeln zu. Bisher haben wir Pi berechnet, indem wir seine Teile addieren. Ich habe Code aus DANs Artikel zur Berechnung von Pi gefunden. Er schlug vor, dass wir die folgenden drei Formeln verwenden:

Bailey-Borwein-Plouffe-Formel

Bellard-Formel

Chudnovsky-Algorithmus

Beginnen wir mit Bailey– Die Borwein-Plouffe-Formel beginnt. Es sieht so aus:

Im Code können wir es so schreiben:

import sys
import math
from decimal import *
   
def bbp(n):
    pi=Decimal(0)
    k=0
    while k < n:
        pi+=(Decimal(1)/(16**k))*((Decimal(4)/(8*k+1))-(Decimal(2)/(8*k+4))-(Decimal(1)/(8*k+5))-(Decimal(1)/(8*k+6)))
        k+=1
    return pi
   
def main(argv):
   
        if len(argv) !=2:
        sys.exit(&#39;Usage: BaileyBorweinPlouffe.py <prec> <n>&#39;)
           
    getcontext().prec=(int(sys.argv[1]))
    my_pi=bbp(int(sys.argv[2]))
    accuracy=100*(Decimal(math.pi)-my_pi)/my_pi
   
    print"Pi is approximately "+str(my_pi)
    print"Accuracy with math.pi: "+str(accuracy)
       
if __name__=="__main__":
    main(sys.argv[1:])

Ohne den „Wrapper“-Code BBP (N) Funktion ist das, was Sie wirklich wollen. Je größer N Sie angeben und je größer der Wert, den Sie für getcontext().prec festlegen, desto präziser wird die Berechnung. Schauen wir uns einige Codeergebnisse an:

Das sind viele Ziffern. Sie sehen, dass wir nicht genauer sind als zuvor. Wir müssen also zur nächsten Formel, Bellahs Formel, übergehen und hoffentlich eine bessere Genauigkeit erreichen. Es wird so aussehen:

Wir werden nur unsere Transformationsformel ändern, der Rest des Codes bleibt gleich. Klicken Sie hier, um Bellas in Python implementierte Formel herunterzuladen. Werfen wir einen Blick auf bellards(n):

def bellard(n):
   pi=Decimal(0)
   k=0
   while k < n:
       pi+=(Decimal(-1)**k/(1024**k))*( Decimal(256)/(10*k+1)+Decimal(1)/(10*k+9)-Decimal(64)/(10*k+3)-Decimal(32)/(4*k+1)-Decimal(4)/(10*k+5)-Decimal(4)/(10*k+7)-Decimal(1)/(4*k+3))
       k+=1
   pi=pi*1/(2**6)
   return pi

Ausgabe:

哦，不，我们得到的是同样的精度。好吧，让我们试试第三个公式， Chudnovsky 算法，它看起来是这个样子：

再一次，让我们看一下这个计算公式（假设我们有一个阶乘公式）。 点击这里可下载用 python 实现的 Chudnovsky 公式。

下面是程序和输出结果：

def chudnovsky(n):
    pi=Decimal(0)
    k=0
    while k < n:
        pi+=(Decimal(-1)**k)*(Decimal(factorial(6*k))/((factorial(k)**3)*(factorial(3*k)))*(13591409+545140134*k)/(640320**(3*k)))
        k+=1
    pi=pi*Decimal(10005).sqrt()/4270934400
    pi=pi**(-1)
    return pi

所以我们有了什么结论？花哨的算法不会使机器浮点世界达到更高标准。我真的很期待能有一个比我们用求和公式时所能得到的更好的精度。我猜那是过分的要求。如果你真的需要用PI，就只需使用math.pi变量了。然而，作为乐趣和测试你的计算机真的能有多快，你总是可以尝试第一个计算出Pi的百万位或者更多位是几。