如何有效率地計算一列數字的累加和？

高效計算清單中數字的累積和

在電腦程式設計中，經常需要計算清單中數字的累積和一個清單。這是指將清單中的每個數字與先前的總和相加的過程。例如，如果原始清單包含 [4, 6, 12]，則累積和將為 [4, 10, 22]。

一個簡單的方法是手動循環清單並更新累積和使用以下步驟：

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

但是，這種方法可能效率低下，尤其是對於大型清單。對於涉及數組的複雜數值運算，建議使用 Numpy 等函式庫。 Numpy 提供了一個名為cumsum 的專門函數來計算累積和：

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

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

Numpy 比純Python 實現具有顯著的性能優勢，如以下基準測試所示：

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功能強大，但如果累積和是唯一需要的操作，則可能沒有必要。但是，如果您的專案涉及大量數值運算，則值得考慮。

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