如何高效计算一列数字的累加和？

高效计算列表中数字的累计和

在计算机编程中，经常需要计算列表中数字的累计和一个清单。这是指将列表中的每个数字与之前的总和相加的过程。例如，如果原始列表包含 [4, 6, 12]，则累积和将为 [4, 10, 22]。

一种简单的方法是手动循环列表并更新累积和使用以下步骤：

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

但是，这种方法可能效率低下，尤其是对于大型列表。对于涉及数组的复杂数值运算，建议使用 Numpy 等库。 Numpy 提供了一个名为 cumsum 的专门函数来计算累积和：

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

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

Numpy 比纯 Python 实现具有显着的性能优势，如以下基准测试所示：

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

而 Numpy功能强大，但如果累加和是唯一需要的操作，则可能没有必要。但是，如果您的项目涉及大量数值运算，则值得考虑。

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