数値リストの累計を効率的に計算するにはどうすればよいですか?

リスト内の数値の累積和を効率的に計算する方法

数値データを処理する場合、多くの場合、次の累積和を計算する必要があります。リスト内の数字。ここでは、包括的なソリューションを提供し、リストの要素を手動で合計しようとしたユーザーによって引き起こされた問題に対処します。

たとえば、time_interval = [4, 6, 12] とすると、ユーザーは次のことを目的としています。 [4, 4 6, 4 6 12] を計算して累積和 t = [4, 10, 22].

手動アプローチ:

ユーザーは最初、リストを反復処理して合計を累積するという手動アプローチを試みました:

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

ただし、このアプローチには明示的な反復が必要であり、大規模な場合は退屈になる可能性があります。 lists.

Numpy の実装:

配列に対して数値演算を頻繁に実行する場合は、累積加算用の組み込み関数cumsum を提供する numpy が強く推奨されるライブラリです。 。 numpy を使用すると、累積合計を効率的に計算できます。

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

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

パフォーマンスの比較:

Numpy は、多くの場合、このような数値演算では純粋な Python 実装よりも優れています。 numpy のcumsum とユーザーの手動累積関数 (accumu) を比較すると、その違いがわかります。

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 は依存関係を導入する可能性がありますが、同様の数値演算を頻繁に実行する場合、その効率性によりその使用が正当化される可能性があります。

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