如何在Python中迭代函数以创建数组？

在Scala中——因为它是一种函数式编程语言——我可以从起始值顺序迭代函数，以创建一个[f（initial）、f（f（initial））、f（f（initial））、…]数组。 例如，如果我想根据当前温度预测未来温度，我可以在Python中执行以下操作：

import random as rnd    

def estimateTemp( previousTemp):
    # function to estimate the temperature, for simplicity assume it is as follows: 
    return( previousTemp * rnd.uniform(0.8, 1.2) + rnd.uniform(-1.0, 1.0))

Temperature = [0.0 for i in range(100)]

for i in range(1,100):
    Temperature[i] = estimateTemp( Temperature[i-1] )

前面代码的问题是，它使用for循环，需要预定义的温度数组，在许多语言中，可以用迭代器替换for循环。例如，在Scala中，通过使用迭代方法创建列表，您可以轻松完成上一个示例：

val Temperature = List.iterate(0.0,100)( n => 
      (n * (scala.util.Random.nextDouble()*0.4+0.8)) +
       (scala.util.Random.nextDouble()*2-1) 
)

这样的实现很容易理解，而且写得很清楚

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Python已经实现了itertools模块来模拟一些函数式编程语言。itertools模块中有没有模仿Scala迭代法的方法？

不幸的是，

itertools

没有内置此功能。Haskell和Scala都有这个函数，这也让我感到困扰。我正在开发的

itertools

包装器有一些附加的帮助函数，包括前面提到的

iterate

函数

使用Alakasam的可运行示例：

import random as rnd
import alakazam as zz

def estimateTemp(previousTemp):
    return( previousTemp * rnd.uniform(0.8, 1.2) + rnd.uniform(-1.0, 1.0))

Temperature = zz.iterate(estimateTemp, 0.0).take(100).list()
print(Temperature)

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您可以将函数转换为一个无限生成器，并获取适当的切片：

import random as rnd    
from itertools import islice

def estimateTemp(startTemp):
    while 1:
        yield startTemp
        startTemp = (startTemp * rnd.uniform(0.8, 1.2) + rnd.uniform(-1.0, 1.0))

temperature = list(islice(estimateTemp(0.0), 0, 100))

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使用itertools可以生成等效程序。累加-：

from itertools import accumulate

accumulate(range(0, 100), lambda x, y => estimateTemp(x))

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因此这里我们有一个累加器

x

，它被更新，而

y

参数（它是iterable的下一个元素）被忽略。我们使用它作为一种迭代100次的方式。

您的代码是否有效？@Arief是的，我想在Python中找到一种替代for循环的函数。由于Python实现了itertools来模仿一些函数式编程语言，我怀疑如果我使用其中一种itertools方法，我的代码可能会更清晰。我希望问题现在更清楚了。