Pythonで累積和・累積積をマスター【itertools.accumulate完全活用ガイド】

Pythonのitertools.accumulateを使えば、累積和や累積積などの累積演算を簡単かつ効率的に行うことができます。この記事では、基本的な使用方法から高度な応用例まで、実践的なサンプルコードと共に詳しく解説します。

itertools.accumulateの基本

基本的な累積和

import itertools
import operator

# 基本的な累積和
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# デフォルトは累積和（+演算）
cumsum = list(itertools.accumulate(numbers))
print(f"元データ: {numbers}")
print(f"累積和:   {cumsum}")

# 手動計算での確認
manual_cumsum = []
total = 0
for num in numbers:
    total += num
    manual_cumsum.append(total)

print(f"手動計算: {manual_cumsum}")

累積積

import itertools
import operator

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 累積積
cumprod = list(itertools.accumulate(numbers, operator.mul))
print(f"元データ: {numbers}")
print(f"累積積:   {cumprod}")

# 階乗の計算例
factorial_sequence = list(itertools.accumulate(range(1, 6), operator.mul))
print(f"階乗数列: {factorial_sequence}")  # [1, 2, 6, 24, 120]

様々な演算子の使用

import itertools
import operator

data = [10, 5, 8, 3, 12, 7]

operations = [
    ('累積和', operator.add),
    ('累積積', operator.mul),
    ('累積最大', max),
    ('累積最小', min)
]

print(f"元データ: {data}")
print("-" * 30)

for name, op in operations:
    result = list(itertools.accumulate(data, op))
    print(f"{name}: {result}")

カスタム関数を使った累積演算

カスタム累積関数

import itertools

def custom_accumulate_functions():
    """カスタム関数を使った累積演算"""
    
    data = [1, -2, 3, -4, 5]
    
    # 絶対値の累積和
    abs_cumsum = list(itertools.accumulate(data, lambda x, y: x + abs(y)))
    
    # 二乗の累積和
    square_cumsum = list(itertools.accumulate(data, lambda x, y: x + y**2))
    
    # 条件付き累積（正の値のみ累積）
    positive_cumsum = list(itertools.accumulate(
        data, 
        lambda x, y: x + y if y > 0 else x
    ))
    
    print(f"元データ: {data}")
    print(f"絶対値累積和: {abs_cumsum}")
    print(f"二乗累積和:   {square_cumsum}")
    print(f"正値のみ累積: {positive_cumsum}")

custom_accumulate_functions()

文字列の累積処理

import itertools

def string_accumulation():
    """文字列の累積処理"""
    
    words = ["Python", "is", "awesome", "for", "data", "analysis"]
    
    # 文字列の連結
    concat_result = list(itertools.accumulate(words, lambda x, y: x + " " + y))
    
    # 文字数の累積
    char_count = list(itertools.accumulate(words, lambda x, y: x + len(y), initial=0))
    
    # 単語数の累積
    word_count = list(itertools.accumulate(words, lambda x, y: x + 1, initial=0))
    
    print(f"単語リスト: {words}")
    print("\n=== 文字列連結 ===")
    for i, text in enumerate(concat_result):
        print(f"{i+1}: {text}")
    
    print(f"\n=== 文字数累積 ===")
    print(f"累積文字数: {char_count[1:]}")  # initial=0を除く
    
    print(f"\n=== 単語数累積 ===")
    print(f"累積単語数: {word_count[1:]}")  # initial=0を除く

string_accumulation()

初期値（initial）の活用

initial引数の使用

import itertools
import operator

def demonstrate_initial():
    """initial引数のデモンストレーション"""
    
    data = [2, 3, 4, 5]
    
    # initial引数なし
    normal = list(itertools.accumulate(data))
    
    # initial引数あり
    with_initial = list(itertools.accumulate(data, initial=10))
    
    # 累積積でinitial=1を使用
    prod_normal = list(itertools.accumulate(data, operator.mul))
    prod_with_initial = list(itertools.accumulate(data, operator.mul, initial=1))
    
    print(f"元データ: {data}")
    print(f"通常の累積和:       {normal}")
    print(f"initial=10の累積和: {with_initial}")
    print(f"通常の累積積:       {prod_normal}")
    print(f"initial=1の累積積:  {prod_with_initial}")

demonstrate_initial()

実践的な応用例

移動平均の計算

import itertools
from collections import deque

def moving_average_with_accumulate(data, window_size):
    """accumulateを使った移動平均の計算"""
    
    def moving_avg_func(state, new_value):
        window, total = state
        window.append(new_value)
        total += new_value
        
        if len(window) > window_size:
            total -= window.popleft()
        
        return (window, total), total / len(window)
    
    # 初期状態
    initial_state = (deque(), 0)
    
    # accumulate with custom function
    result = []
    state = initial_state
    
    for value in data:
        state, avg = moving_avg_func(state, value)
        result.append(avg)
    
    return result

# より簡単な移動平均実装
def simple_moving_average(data, window_size):
    """シンプルな移動平均"""
    result = []
    for i in range(len(data)):
        start = max(0, i - window_size + 1)
        window_data = data[start:i+1]
        result.append(sum(window_data) / len(window_data))
    return result

# テストデータ
stock_prices = [100, 102, 98, 105, 103, 107, 110, 108, 112, 109]
window = 3

print(f"株価データ: {stock_prices}")
print(f"移動平均({window}日): {simple_moving_average(stock_prices, window)}")

累積パーセンテージの計算

import itertools

def cumulative_percentage(data):
    """累積パーセンテージの計算"""
    
    total = sum(data)
    
    # 累積和を計算
    cumsum = list(itertools.accumulate(data))
    
    # 累積パーセンテージに変換
    cum_percentage = [cum / total * 100 for cum in cumsum]
    
    return cum_percentage

# 売上データの例
monthly_sales = [120, 150, 180, 140, 160, 190, 200, 170, 185, 195, 210, 220]
months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', 
          '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']

cumsum = list(itertools.accumulate(monthly_sales))
cum_pct = cumulative_percentage(monthly_sales)

print("=== 月次売上の累積分析 ===")
print("月    | 売上  | 累積売上 | 累積％")
print("-" * 35)

for month, sales, cum_sales, pct in zip(months, monthly_sales, cumsum, cum_pct):
    print(f"{month} | {sales:4} | {cum_sales:7} | {pct:5.1f}%")

投資ポートフォリオのリターン分析

import itertools
import operator

def portfolio_analysis():
    """投資ポートフォリオの累積リターン分析"""
    
    # 月次リターン（％）
    monthly_returns = [2.5, -1.2, 3.8, 0.5, -2.1, 4.2, 1.8, -0.8, 2.9, 1.5, -1.5, 3.2]
    months = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', 
              '7月', '8月', '9月', '10月', '11月', '12月']
    
    # 累積リターンの計算（複利）
    # (1 + r1) * (1 + r2) * ... - 1
    return_multipliers = [1 + r/100 for r in monthly_returns]
    cum_multipliers = list(itertools.accumulate(return_multipliers, operator.mul))
    cum_returns = [(cum - 1) * 100 for cum in cum_multipliers]
    
    # 最大ドローダウンの計算
    peak_values = list(itertools.accumulate(cum_multipliers, max))
    drawdowns = [(cum/peak - 1) * 100 for cum, peak in zip(cum_multipliers, peak_values)]
    
    print("=== ポートフォリオ分析 ===")
    print("月    | 月次R% | 累積R% | DD%")
    print("-" * 32)
    
    for month, monthly_r, cum_r, dd in zip(months, monthly_returns, cum_returns, drawdowns):
        print(f"{month} | {monthly_r:6.1f} | {cum_r:6.1f} | {dd:5.1f}")
    
    print(f"\n年間リターン: {cum_returns[-1]:.1f}%")
    print(f"最大ドローダウン: {min(drawdowns):.1f}%")

portfolio_analysis()

ランキングの累積分析

import itertools

def ranking_analysis():
    """ランキングの累積分析"""
    
    # 各競技者のスコア
    competitors = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana', 'Eve']
    scores = [
        [85, 92, 78, 90, 88],  # ラウンド1
        [88, 85, 82, 92, 90],  # ラウンド2
        [90, 89, 85, 88, 92],  # ラウンド3
        [87, 91, 88, 89, 91],  # ラウンド4
    ]
    
    print("=== 累積ランキング分析 ===")
    
    # 各ラウンド後の累積スコア
    for round_num in range(1, len(scores) + 1):
        print(f"\n第{round_num}ラウンド後:")
        
        # 各競技者の累積スコア
        cum_scores = []
        for i, name in enumerate(competitors):
            round_scores = [scores[r][i] for r in range(round_num)]
            cum_score = list(itertools.accumulate(round_scores))[-1]
            cum_scores.append((name, cum_score))
        
        # ランキング順にソート
        ranked = sorted(cum_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        for rank, (name, score) in enumerate(ranked, 1):
            print(f"{rank}位: {name} ({score}点)")

ranking_analysis()

大量データでの効率的な処理

メモリ効率的な累積処理

import itertools
import sys

def memory_efficient_processing():
    """メモリ効率的な累積処理"""
    
    # ジェネレータを使用してメモリ使用量を削減
    def large_data_generator(n):
        """大量データのジェネレータ"""
        for i in range(1, n + 1):
            yield i * i  # 二乗数列
    
    # 累積和をジェネレータとして計算
    large_data = large_data_generator(1000000)
    cumsum_generator = itertools.accumulate(large_data)
    
    # 最初の10個と最後の値のみを取得
    first_10 = []
    last_value = 0
    
    for i, cum_val in enumerate(cumsum_generator):
        if i < 10:
            first_10.append(cum_val)
        last_value = cum_val
        
        # 進捗表示（10万個ごと）
        if (i + 1) % 100000 == 0:
            print(f"処理済み: {i + 1:,}個")
    
    print(f"最初の10個の累積和: {first_10}")
    print(f"最終的な累積和: {last_value:,}")

# 注意: 実行に時間がかかる可能性があります
# memory_efficient_processing()

並列処理との組み合わせ

import itertools
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def chunk_accumulate(data, chunk_size=1000):
    """チャンクに分けて並列で累積処理"""
    
    def process_chunk(chunk_data, start_offset=0):
        """チャンクの累積処理"""
        return list(itertools.accumulate(chunk_data, initial=start_offset))[1:]
    
    # データをチャンクに分割
    chunks = [data[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(data), chunk_size)]
    
    results = []
    cumulative_offset = 0
    
    for chunk in chunks:
        chunk_result = process_chunk(chunk, cumulative_offset)
        results.extend(chunk_result)
        cumulative_offset = chunk_result[-1] if chunk_result else cumulative_offset
    
    return results

# テスト用の大きなデータセット
test_data = list(range(1, 10001))  # 1から10000まで

# 通常の累積処理
start_time = time.time()
normal_result = list(itertools.accumulate(test_data))
normal_time = time.time() - start_time

# チャンク処理
start_time = time.time()
chunk_result = chunk_accumulate(test_data, chunk_size=1000)
chunk_time = time.time() - start_time

print(f"データサイズ: {len(test_data):,}")
print(f"通常処理時間: {normal_time:.4f}秒")
print(f"チャンク処理時間: {chunk_time:.4f}秒")
print(f"結果の一致: {normal_result == chunk_result}")
print(f"最終値: {normal_result[-1]:,}")

エラーハンドリングと注意点

空データと型エラーの処理

import itertools
import operator

def safe_accumulate(data, func=operator.add, initial=None):
    """安全な累積処理"""
    
    try:
        if not data:
            print("警告: データが空です")
            return []
        
        if initial is not None:
            result = list(itertools.accumulate(data, func, initial=initial))
        else:
            result = list(itertools.accumulate(data, func))
        
        return result
        
    except TypeError as e:
        print(f"型エラー: {e}")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"予期しないエラー: {e}")
        return []

# テストケース
test_cases = [
    ([], "空データ"),
    ([1, 2, 3], "正常データ"),
    ([1, "2", 3], "混合型データ"),
    ([1, 2, None, 4], "Noneを含むデータ")
]

for data, description in test_cases:
    print(f"\n=== {description} ===")
    result = safe_accumulate(data)
    print(f"結果: {result}")

パフォーマンス比較

異なる実装方法の性能比較

import itertools
import time
import operator

def performance_comparison():
    """累積処理の性能比較"""
    
    # テストデータ
    data = list(range(1, 100001))  # 1から100,000
    
    # 1. itertools.accumulate
    start = time.time()
    result1 = list(itertools.accumulate(data))
    time1 = time.time() - start
    
    # 2. 手動ループ
    start = time.time()
    result2 = []
    total = 0
    for x in data:
        total += x
        result2.append(total)
    time2 = time.time() - start
    
    # 3. リスト内包表記（非効率）
    start = time.time()
    result3 = [sum(data[:i+1]) for i in range(len(data))]
    time3 = time.time() - start
    
    print(f"データサイズ: {len(data):,}")
    print(f"itertools.accumulate: {time1:.4f}秒")
    print(f"手動ループ:           {time2:.4f}秒")
    print(f"リスト内包表記:       {time3:.4f}秒")
    
    # 結果の一致確認
    print(f"結果の一致: {result1 == result2 == result3}")

performance_comparison()

まとめ

Pythonのitertools.accumulateは以下の特徴を持つ強力な累積処理ツールです：

• シンプルで直感的な累積演算
• カスタム関数による柔軟な処理
• メモリ効率的なジェネレータベース実装
• initial引数による初期値設定
• 数値計算から文字列処理まで幅広い応用

累積処理は、時系列分析、財務計算、ランキング分析、統計処理など、様々な分野で重要な役割を果たします。itertools.accumulateを効果的に活用して、効率的で読みやすいコードを書きましょう。

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