숫자 목록의 누적 합계를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

목록에서 숫자의 누적합을 효율적으로 계산하는 방법

수치 데이터를 처리할 때 숫자의 누적합을 계산해야 하는 경우가 종종 있습니다. 목록의 숫자. 여기서는 포괄적인 솔루션을 제공하고 목록의 요소를 수동으로 합산하려고 시도한 사용자가 제기한 문제를 해결합니다.

예를 들어 time_interval = [4, 6, 12]가 주어지면 사용자는 다음을 목표로 합니다. [4, 4 6, 4 6 12]를 계산하여 누적합 t = [4, 10, 22].

수동 접근 방식:

처음에 사용자는 목록을 반복하고 합계를 누적하여 수동 접근 방식을 시도했습니다.

t1 = time_interval[0]
t2 = time_interval[1] + t1
t3 = time_interval[2] + t2
print(t1, t2, t3)  # -> 4 10 22

그러나 이 접근 방식에는 명시적인 반복이 필요하며 규모가 커지면 지루해질 수 있습니다.

Numpy 구현:

배열에서 수치 연산을 자주 수행하는 경우, numpy는 누적 합계를 위한 내장 함수인 cumsum을 제공하는 매우 권장되는 라이브러리입니다. . numpy를 사용하면 누적 합계를 효율적으로 계산할 수 있습니다.

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

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

성능 비교:

Numpy는 이러한 수치 연산에서 순수 Python 구현보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. numpy의 cumsum과 사용자의 수동 누적 기능(accumu)을 비교하면 다음과 같은 차이점이 있습니다.

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

numpy는 종속성을 유발할 수 있지만 유사한 수치 연산을 자주 수행하는 경우 효율성이 뛰어나 사용을 정당화할 수 있습니다.

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