为了回答这个问题,我需要先看看你提到的“这个实用脚本”具体是什么。我目前没有看到任何脚本内容，所以无法直接判断。
我可以先给你一个快速自查清单，你可以根据这些特征来判断一个脚本是否做了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）：
蒙特卡洛模拟的核心特征（缺一不可）：
- 随机数生成：代码中一定会有类似
random.random()、np.random.rand()、randn()或seed相关的操作。 - 大量重复实验：通常有一个大循环（如
for i in range(10000)），或者向量化的批量操作，运行成千上万次。 - 基于概率分布：输入参数不是固定值，而是服从某种分布（正态、均匀、泊松等），用于模拟不确定性。
- 统计输出结果：最终不是输出单一数值，而是输出结果的平均值、方差、置信区间或分布直方图。
如果你把脚本发给我，我可以帮你详细解读。 如果你已经知道脚本内容，可以对照以下情况：
- 如果脚本只是算了一个固定公式（如定积分、简单均值） -> 不是蒙特卡洛，因为结果固定。
- 如果脚本用了循环和随机数，但每次运行结果都不一样 -> 大概率是蒙特卡洛。
- 如果脚本调用了某个库（如
scipy.stats）做参数估计，但没有自己生成随机数 -> 不是蒙特卡洛，可能只是统计检验。
请直接粘贴你的代码，或者告诉我脚本中是否出现了以下关键词：
import random、numpy.random、for _ in range(10000)、normal()、uniform()、seed()。
我会立刻给你一个准确的“是”或“否”的判断，并指出它模拟了什么。
