这个python案例是否做了蒙特卡洛模拟？

我需要看一下您提到的Python案例才能确定是否使用了蒙特卡洛模拟，不过我可以先解释一下蒙特卡洛模拟的特征,方便您自行判断：

蒙特卡洛模拟的核心特征：

1. 随机性 - 使用随机数生成器（如 random 模块）
2. 重复实验 - 大量重复运行相同模拟
3. 统计分析 - 对多次运行结果进行统计分析
4. 概率分布 - 基于随机变量的概率分布

判断方法： 您可以检查案例代码中是否有以下特征：

# 1. 是否导入了随机数模块？
import random  # 或 from random import *
import numpy.random  # 或使用numpy的随机函数
# 2. 是否有循环重复模拟？
for i in range(10000):  # 或 while 循环多次运行
    # 模拟过程
    pass
# 3. 是否在每次循环中生成随机数？
random.random()  # 或 random.uniform(), random.gauss(), np.random.normal() 等
# 4. 是否收集结果并计算统计量？
results = []  # 或使用数组收集结果
# 最后计算mean, std, histogram等

如果您把代码粘贴出来，我可以帮您具体分析是否使用了蒙特卡洛模拟,请提供：

1. 完整的Python代码
2. 或者代码的关键部分（尤其是看到 import 和主循环部分）

这样我能更准确地判断。