利用Python，大量使用列表生成式和推导式实现一个蒙特卡洛数值积分模拟

可以的，以下是一种实现方法：

import random

# 定义被积函数
def f(x):
    return x ** 2 + 2 * x + 1

# 模拟次数
n = 1000000

# 在 [a, b] 区间内生成均匀分布的随机数
a = -1
b = 1
x = [random.uniform(a, b) for _ in range(n)]

# 计算被积函数的值
fx = [f(xi) for xi in x]

# 计算积分近似值
I = (b - a) * sum(fx) / n

print('积分的近似值为:', I)

这里采用的是蒙特卡洛方法进行数值积分模拟，随机生成均匀分布的随机数，计算出被积函数的值，再求和并乘以区间长度，即可得到积分的近似值。由于是随机模拟，需要模拟的次数越多，得到积分近似值的精度就越高。