在python中，对于标量，math.acos（）是否比numpy.arccos（）快？

Question

我正在用Python进行一些科学计算，其中包含了大量的几何计算，我发现使用numpy库与使用标准math库之间存在显著差异。

>>> x = timeit.Timer('v = np.arccos(a)', 'import numpy as np; a = 0.6')
>>> x.timeit(100000)
0.15387153439223766
>>> y = timeit.Timer('v = math.acos(a)', 'import math; a = 0.6')
>>> y.timeit(100000)
0.012333301827311516

这比10倍的加速还快！我几乎对所有的标准数学函数都使用了numpy，而且我只是假设它是经过优化的，并且至少和math一样快。对于足够长的向量，numpy.arccos（）最终将战胜使用math.acos（）的循环，但是由于我只使用标量大小写，因此使用math.acos（）、math.asin（）、math.atan（）代替numpy版本有什么缺点吗？

Answer 1

对标量使用math模块中的函数是非常好的。^{}函数可能会慢一些，因为

• conversion to an array (and a C data type)
• C function call overhead
• 将结果转换回python类型

如果这种性能差异对您的问题很重要，则应检查是否确实不能使用数组操作。正如user2357112在评论中所说，数组才是numpy真正擅长的。