如何在Python中迭代函数来创建数组？

Question

在Scala中——因为它是一种函数式编程语言——我可以从一个起始值开始按顺序迭代一个函数，以创建一个数组[f（initial）、f（f（initial））、f（f（f（initial）），…]。 例如，如果我想根据当前温度预测未来温度，我可以在Python中执行如下操作：

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] )

前面的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iterate方法创建列表，您可以轻松地完成上一个示例：

^{pr2}$

这样的实现很容易理解并且写得很清楚。在

Python已经实现了itertools模块来模仿一些函数式编程语言。itertools模块中有没有模仿Scala迭代方法的方法？在

Answer 1

使用itertools.accumulate可以生成等效程序：

from itertools import accumulate

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

这里我们有一个累加器x，它被更新，y参数（它是iterable的下一个元素）被忽略。我们用它来迭代100次。在

Answer 2

你可以把你的函数变成一个无限的生成器，然后取一个适当的部分：

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))

Answer 3

不幸的是，itertools没有内置此功能。Haskell和Scala都有这个功能，这也让我很困扰。我正在开发的一个名为Alakazam的itertools包装有一些附加的帮助函数，包括前面提到的iterate函数。在

使用Alakazam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)