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。