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python - Python：寻找更快、更不准确的 sqrt() 函数

问题描述

我正在为不需要高精度结果的大量毕达哥拉斯计算寻找更便宜、不太准确的平方根函数。输入是正整数，如有必要，我可以设置输入上限。输出到 1dp 精度 +- 0.1 如果好的话，但我什至可以输出到最接近的整数 +- 1。python 中是否有内置的东西可以帮助解决这个问题？像 math.sqrt() 这样的东西可能会做更少的近似？

标签： pythonperformancesqrt

解决方案

正如我在评论中所说，考虑到它与's函数的链接，我认为你math.sqrt在本机 python中的速度不会好得多。但是，您的问题表明您需要执行大量“毕达哥拉斯计算”。我假设您的意思是您有很多带边的三角形，并且您想找到所有三角形的 c 值。如果是这样，以下内容对您来说已经足够快了。这利用了：Csqrtabvectorizationnumpy

import numpy as np

all_as = ... # python list of all of your a values 
all_bs = ... # python list of all of your b values 

cs = np.sqrt(np.array(all_as)**2 + np.array(all_bs)**2).tolist()

如果您的用例不同，请使用您拥有的数据类型和您想要的操作更新您的问题。

但是，如果您真的想要快速平方根的 python 实现，您可以使用Newton'ss 方法来执行此操作：

def fast_sqrt(y, tolerance=0.05) 
    prev = -1.0
    x = 1.0
    while abs(x - prev) > tolerance:  # within range
        prev = x
        x = x - (x * x - y) / (2 * x)
    return x

但是，即使容忍度非常高（0.5很荒谬），您也很可能不会击败math.sqrt. 虽然，我没有基准来支持这一点:) - 但我可以为你制作它们（或者你也可以这样做！）

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