用列表推导式和生成式改写下面这段代码def monte_carlo(dim, N): v = 1 for i in range(dim): v *= 2 s = 0 for i in range(N): x = [random.uniform(0,1) for j in range(dim)] s += f(x) return s * v / N

可以这样改写：

v = 2 ** dim
s = sum(f([random.uniform(0, 1) for _ in range(dim)]) for _ in range(N))
result = s * v / N

使用生成式：

v = 2 ** dim
s = sum(f([random.uniform(0, 1) for _ in range(dim)]) for i in range(N))
result = s * v / N

使用列表推导式：

v = 2 ** dim
s = sum([f([random.uniform(0, 1) for j in range(dim)]) for i in range(N)])
result = s * v / N

相关问题

import random def monte_carlo_pi(n): x_1st = [random.random() for in range(n)] y_1st = [random.random() for in range(n)] coordinate=zip(x_lst,y_lst) 1s = [1 for x, y in coordinate if x ** 2 + y** 2 <= 1] pi=4*1s.count(1)/n return'{:.6f}'.format (pi) if _name__=='_main_': num =1000 print(monte_carlo_pi(1000))

这段代码存在几个语法错误，修改后的代码如下：

import random

def monte_carlo_pi(n):
    x_lst = [random.random() for _ in range(n)]
    y_lst = [random.random() for _ in range(n)]
    coordinate = zip(x_lst, y_lst)
    hits = [1 for x, y in coordinate if x ** 2 + y ** 2 <= 1]
    pi = 4 * sum(hits) / n
    return '{:.6f}'.format(pi)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000
    print(monte_carlo_pi(num))

这段代码使用蒙特卡罗方法来计算圆周率的值。首先生成 `n` 个随机点的横纵坐标，然后统计这些点中落在单位圆内的点的个数，最后用这个个数来估算圆的面积，从而得到圆周率的值。代码中使用了 `zip` 函数来将横纵坐标打包成坐标对，使用了列表推导式来统计落在圆内的点的个数，最后用 `sum` 函数来计算这些点的个数，从而得到圆的面积。最后将面积与单位圆的面积相除，再乘以 4，就得到了圆周率的值。

利用Python，大量使用列表生成式和推导式实现一个高维蒙特卡洛数值积分模拟

当然，我可以回答你的问题。以下是一个使用Python实现高维蒙特卡洛数值积分模拟的示例代码：

import random

# 定义积分函数
def f(x):
    return sum([xi**2 for xi in x])

# 计算高维积分
def monte_carlo(dim, N):
    v = 1
    for i in range(dim):
        v *= 2
    s = 0
    for i in range(N):
        x = [random.uniform(0,1) for j in range(dim)]
        s += f(x)
    return s * v / N

# 生成样本数据
dim = 10
N = 100000
result = monte_carlo(dim, N)
print(result)

这个蒙特卡洛积分模拟程序计算的是10维函数 x1^2 + x2^2 + ... + x10^2 在单位超立方体上的积分值。程序使用了 Python 中的随机数模块 random，产生指定数目的随机样本点，并计算样本函数值的平均值。通过积分公式估计得到最终的积分值。

希望能对你有所帮助。