


Calculer efficacement la somme cumulée des nombres dans une liste
En programmation informatique, il est souvent nécessaire de calculer la somme cumulée des nombres dans une liste. Il s'agit du processus d'addition de chaque numéro de la liste à la somme précédente. Par exemple, si la liste d'origine contient [4, 6, 12], la somme cumulée serait [4, 10, 22].
Une approche simple consiste à parcourir manuellement la liste et à mettre à jour la somme cumulée. en suivant les étapes suivantes :
t1 = time_interval[0] t2 = time_interval[1] + t1 t3 = time_interval[2] + t2
Cependant, cette approche peut s'avérer inefficace, en particulier pour les grandes listes. Pour les opérations numériques complexes impliquant des tableaux, il est recommandé d'utiliser des bibliothèques telles que Numpy. Numpy fournit une fonction spécialisée appelée cumsum pour calculer la somme cumulée :
import numpy as np a = [4, 6, 12] np.cumsum(a) # Output: array([4, 10, 22])
Numpy offre des avantages de performances significatifs par rapport aux implémentations Python pures, comme en témoigne le benchmark suivant :
In [136]: timeit list(accumu(range(1000))) 10000 loops, best of 3: 161 us per loop In [137]: timeit list(accumu(xrange(1000))) 10000 loops, best of 3: 147 us per loop In [138]: timeit np.cumsum(np.arange(1000)) 100000 loops, best of 3: 10.1 us per loop
While Numpy est puissant, il peut ne pas être nécessaire si la somme cumulée est la seule opération requise. Cependant, cela vaut la peine d'y réfléchir si votre projet implique des opérations numériques étendues.
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