这个Python案例是否做了蒙特卡洛模拟？

要判断一个Python案例是否做了蒙特卡洛模拟，主要看它是否满足以下核心特征：

1. 依赖随机数（random, numpy.random）
2. 重复大量试验（通常用循环或向量化操作）
3. 基于统计结果得出结论（比如计算概率、期望值）

如果你能贴出具体代码,我可以直接分析。

这里先给你 一个典型的蒙特卡洛模拟案例，你可以对照看看你的代码是否类似：

import random
# 蒙特卡洛模拟：估算圆周率 π
def estimate_pi(num_points):
    inside_circle = 0
    for _ in range(num_points):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if x*x + y*y <= 1:
            inside_circle += 1
    return 4 * inside_circle / num_points
print(estimate_pi(1000000))

符合蒙特卡洛的特征：

• 用 random.random() 生成随机点
• 模拟大量点（100万次）
• 通过落在圆内的比例估算 π

所以如果类似这样,是的，它做了蒙特卡洛模拟。

如果你愿意分享具体代码,我可以直接告诉你是否算蒙特卡洛，以及是否写得标准。