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Python で累積合計を効率的に計算するにはどうすればよいですか?

Dec 05, 2024 pm 09:29 PM

How Can I Efficiently Calculate Cumulative Sums in Python?

リスト内の累積合計の効率的な計算

リスト内の連続する要素の合計を累積することは、データ分析または数値解析における一般的なタスクです。計算。たとえば、時間間隔のリスト time_interval = [4, 6, 12] が与えられた場合、これらの間隔の累積合計を求め、結果として t = [4, 10, 22] を求めることができます。

使用質問で示されているような手動のアプローチは効果的ではありますが、リストが大きい場合は面倒になる可能性があります。ただし、numpy ライブラリを使用すると、より効率的な解決策が利用できます。

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

np.cumsum(a)
#array([ 4, 10, 22])
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numpy のcumsum 関数は、特に大きなリストの場合、純粋な Python 実装よりも大幅なパフォーマンス上の利点を提供します。ベンチマークでは、numpy のcumsum が手動による累算よりも桁違いに優れていることが示されています。

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
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したがって、数値配列を定期的に扱う場合は、効率性と使いやすさの観点から numpy のcumsum 関数を利用することを強くお勧めします。

以上がPython で累積合計を効率的に計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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