숫자 목록의 누적 합계를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

목록의 숫자 누적합을 효율적으로 계산하기

컴퓨터 프로그래밍에서는 목록의 숫자의 누적합을 계산해야 하는 경우가 많습니다. 목록. 이는 목록의 각 숫자를 이전 합계에 추가하는 프로세스를 나타냅니다. 예를 들어 원본 목록에 [4, 6, 12]가 포함된 경우 누적 합계는 [4, 10, 22]가 됩니다.

한 가지 간단한 접근 방식은 목록을 수동으로 반복하고 누적 합계를 업데이트하는 것입니다. 다음 단계를 사용하세요.

t1 = time_interval[0]
t2 = time_interval[1] + t1
t3 = time_interval[2] + t2

그러나 이 접근 방식은 특히 큰 목록의 경우 비효율적일 수 있습니다. 배열과 관련된 복잡한 수치 연산의 경우 Numpy와 같은 라이브러리를 활용하는 것이 좋습니다. Numpy는 누적 합계를 계산하기 위해 cumsum이라는 특수 함수를 제공합니다.

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

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

Numpy는 다음 벤치마크에서 알 수 있듯이 순수 Python 구현에 비해 상당한 성능 이점을 제공합니다.

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

Numpy 강력하지만 누적 합계가 필요한 유일한 작업인 경우에는 필요하지 않을 수도 있습니다. 그러나 프로젝트에 광범위한 수치 연산이 포함되어 있다면 고려해 볼 가치가 있습니다.

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