我意识到 np.power(a, b) 比 np.exp(b * np.log(a)) 慢:
import numpy as np
a, b = np.random.random((2, 100000))
%timeit np.power(a, b) # best of 3: 4.16 ms per loop
%timeit np.exp(b * np.log(a)) # best of 3: 1.74 ms per loop
结果相同(有一些 1e-16 级的数字错误)。
np.power 中做了哪些额外的工作?此外,我自己如何才能找到这些问题的答案?
最佳答案
Under the hood两个表达式调用各自的 C 函数 pow 或 exp 和 log 和 running a profiling on those in C++ ,没有任何 numpy 代码,给出:
pow : 286 ms
exp(log) : 93 ms
这与 numpy 时序一致。因此,主要区别似乎是 C 函数 pow 比 exp(log) 慢。
为什么?似乎部分原因是表达式对于所有输入都不等价。例如,对于负 a 和整数 b,power 有效,而 exp(log) 失败:
>>> np.power(-2, 2)
4
>>> np.exp(2 * np.log(-2))
nan
另一个例子是0 ** 0:
>>> np.power(0, 0)
1
>>> np.exp(0 * np.log(0))
nan
因此,exp(log) 技巧仅适用于输入的子集,而 power 适用于所有(有效)输入。
除此之外,power 保证根据 IEEE 754 standard 提供完整的精度。 , 而 exp(log) 可能会出现舍入错误。
关于python - np.power 做了哪些额外的工作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45544189/
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