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python - python : x**y vs math. pow(x, y) 中的指数

coder 2023-05-22 原文

使用 math.pow 或 ** 运算符哪个更有效？我应该什么时候使用一个而不是另一个？

到目前为止，我知道 x**y 可以返回 int 或 float 如果您使用小数 pow 函数将返回一个 float 

import math

print( math.pow(10, 2) )

print( 10. ** 2 )

最佳答案

使用幂运算符 ** 会更快，因为它不会产生函数调用的开销。反汇编 Python 代码可以看到:

>>> dis.dis('7. ** i')
  1           0 LOAD_CONST               0 (7.0) 
              3 LOAD_NAME                0 (i) 
              6 BINARY_POWER         
              7 RETURN_VALUE         
>>> dis.dis('pow(7., i)')
  1           0 LOAD_NAME                0 (pow) 
              3 LOAD_CONST               0 (7.0) 
              6 LOAD_NAME                1 (i) 
              9 CALL_FUNCTION            2 (2 positional, 0 keyword pair) 
             12 RETURN_VALUE         
>>> dis.dis('math.pow(7, i)')
  1           0 LOAD_NAME                0 (math) 
              3 LOAD_ATTR                1 (pow) 
              6 LOAD_CONST               0 (7) 
              9 LOAD_NAME                2 (i) 
             12 CALL_FUNCTION            2 (2 positional, 0 keyword pair) 
             15 RETURN_VALUE

请注意，我在这里使用变量 i 作为指数，因为像 7 这样的常量表达式。 ** 5 实际上是在编译时评估的。

现在，实际上，这种差异并不重要，正如您在计时时所看到的那样:

>>> from timeit import timeit
>>> timeit('7. ** i', setup='i = 5')
0.2894785532627111
>>> timeit('pow(7., i)', setup='i = 5')
0.41218495570683444
>>> timeit('math.pow(7, i)', setup='import math; i = 5')
0.5655053168791255

因此，虽然 pow 和 math.pow 的速度大约是原来的两倍，但它们仍然足够快，不必太在意。除非您实际上可以将求幂确定为瓶颈，否则如果清晰度降低，则没有理由选择一种方法而不是另一种方法。这尤其适用于 pow例如，提供了一个集成的模运算。

Alfe 在上面的评论中问了一个很好的问题:

timeit shows that math.pow is slower than ** in all cases. What is math.pow() good for anyway? Has anybody an idea where it can be of any advantage then?

math.pow 与内置 pow 和幂运算符 ** 的最大区别在于它总是 使用浮点语义。因此，如果您出于某种原因想要确保返回一个 float ，那么 math.pow 将确保此属性。

让我们考虑一个例子:我们有两个数字，i 和 j，但不知道它们是 float 还是整数。但是我们希望得到 i^j 的浮点结果。那么我们有哪些选择呢？

  • 我们可以将至少一个参数转换为 float ，然后执行 i ** j。
  • 我们可以执行 i ** j 并将结果转换为 float (当 i 或 j 为 float ，所以结果是一样的)。
  • 我们可以使用math.pow。

那么，让我们测试一下:

>>> timeit('float(i) ** j', setup='i, j = 7, 5')
0.7610865891750791
>>> timeit('i ** float(j)', setup='i, j = 7, 5')
0.7930400942188385
>>> timeit('float(i ** j)', setup='i, j = 7, 5')
0.8946636625872202
>>> timeit('math.pow(i, j)', setup='import math; i, j = 7, 5')
0.5699394063529439

如您所见，math.pow 实际上更快!如果你仔细想想，函数调用的开销现在也消失了，因为在所有其他替代方案中，我们必须调用 float()。

此外，可能值得注意的是，** 和 pow 的行为可以通过实现特殊的 __pow__ (和 __rpow__) 方法用于自定义类型。因此，如果您不想这样做(无论出于何种原因)，使用 math.pow 将不会这样做。

关于python - python : x**y vs math. pow(x, y) 中的指数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20969773/

pythonmathcodepowbuilt-in

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