如何使用numpy生成按固定累计百分比递增的数值列表？

Numpy 内置实现 #

numpy 有两种常用的内置方案可以直接实现这个需求，性能远高于纯Python循环，适合长序列场景：

方法1：使用np.cumprod（可读性更高） #

核心逻辑是先生成每一期的增长因子，累计乘积后乘以基准值：

import numpy as np

base = 100
growth_rate = 0.05
n_length = 4  # 生成序列的长度，包含基准值

# 生成增长因子序列，首项为1对应基准值
factors = np.cumprod(np.full(n_length - 1, 1 + growth_rate))
factors = np.insert(factors, 0, 1)

result = (factors * base).round(2)
print(result)  # 输出：[100.   105.   110.25 115.76]
# 如果需要和示例一致截断为两位小数，可以用np.floor(factors * base * 100) / 100 得到[100.   105.   110.25 115.75]

方法2：使用np.logspace（代码更简洁） #

直接通过等比数列生成工具实现，不需要额外拼接首项：

result = base * np.logspace(0, n_length -1, num=n_length, base=1 + growth_rate)

无依赖的纯Python实现 #

如果不需要处理超长序列，也可以用纯Python实现，不需要安装第三方库：

base = 100
growth_rate = 0.05
n_length = 4

# 列表推导实现，代码简洁
result = [round(base * (1 + growth_rate)**i, 2) for i in range(n_length)]
print(result)  # 输出：[100, 105, 110.25, 115.76]

如果序列长度非常大，递推实现比指数运算性能更好：

result = []
current = base
for _ in range(n_length):
    result.append(round(current, 2))
    current *= (1 + growth_rate)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kms