对于π的值，直到1946年的时候，人类才能将π的值精确计算到小数点后2037位，而现在的超级计算机的能力可以精确的计算到小数点后几十亿位，然而在计算机发明之前，还是使用这里的布丰投针法来计算π值，是最实用的方法。

使用代码来模拟这个过程，首先是程序设计思路的基本路程：

import  math
import  numpy as np
from  numpy import random
import  matplotlib.pyplot as plt
import  matplotlib.lines as mlines

然后根据代码设计的流程图实现代码：

UPDATE_FREQ = 500  #每模拟投针500次后就将结果绘制出来
BOUND = 10  #图形绘制区域的长和宽
BORDER = 0.05 * 10  #绘制区域边缘宽度
NEEDLES=  10000  #投针的次数
NEEDLE_LENGTH = 1  #针的长度
FLOORBOARD_WIDTH = 2  #两条平行线之间的距离
FLOORBOARD_COLOR = 'black'  #两条平行线的颜色
NEEDLE_INTERSECTING_COLOR = 'red'  #铁针与线相交时的颜色
NEEDLE_NON_INTERSECTING_COLOR = 'green'  #铁针与直线不相交时的颜色
class Needle:def  __init__(sel