Python에서 누적 합계를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

목록의 누적 합계를 효율적으로 계산

목록의 연속 요소의 합계를 누적하는 것은 데이터 분석이나 수치 분석에서 일반적인 작업일 수 있습니다. 계산. 예를 들어, 시간 간격 time_interval = [4, 6, 12] 목록이 있는 경우 이러한 간격의 누적 합계를 구하여 t = [4, 10, 22]가 되도록 할 수 있습니다.

다음을 사용합니다. 질문에 설명된 수동 접근 방식은 효과적이지만 큰 목록의 경우 번거로울 수 있습니다. 그러나 numpy 라이브러리를 사용하면 더 효율적인 솔루션을 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

np.cumsum(a)
#array([ 4, 10, 22])

numpy의 cumsum 함수는 특히 대규모 목록의 경우 순수 Python 구현에 비해 상당한 성능 이점을 제공합니다. 벤치마크에 따르면 numpy의 cumsum이 수동 누적보다 몇 배나 더 뛰어난 것으로 나타났습니다.

timeit list(accumu(range(1000)))
10000 loops, best of 3: 161 us per loop

timeit list(accumu(xrange(1000)))
10000 loops, best of 3: 147 us per loop

timeit np.cumsum(np.arange(1000))
100000 loops, best of 3: 10.1 us per loop

따라서 숫자 배열을 정기적으로 사용하는 경우 효율성과 사용 편의성을 위해 numpy의 cumsum 기능을 활용하는 것이 좋습니다.

위 내용은 Python에서 누적 합계를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!